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Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Explore la signification de la notation dans l'Analyse III à travers des exemples d'équations de flux de cisaillement et de rotation, en mettant l'accent sur la signification des champs vectoriels et des intégrales de lignes.
Couvre les principes de la synchronisation dans le calcul parallèle, en mettant l'accent sur la synchronisation de la mémoire partagée et différentes méthodes comme les verrous et les barrières.
Explore la cohérence de la mémoire, la cohérence du cache et les modèles détendus dans les processeurs modernes, en mettant l'accent sur l'équilibre entre l'ordre strict et les opérations de mémoire flexibles.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
