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Explore les décompositions matricielles, les algorithmes, la complexité computationnelle et les interactions prédateur-proie en algèbre linéaire numérique.
Plonge dans la malédiction de la dimensionnalité en optimisation discrète, mettant en évidence les défis de la croissance exponentielle du temps de calcul avec la taille du problème.
Explore les matrices à rang fixe en tant que sous-ensemble intégré, en se concentrant sur la construction de fonctions de définition locales et le calcul efficace des vecteurs tangents.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
Explore limpact de la complexité du modèle sur la qualité de la prédiction à travers le compromis biais-variance, en mettant laccent sur la nécessité déquilibrer le biais et la variance pour une performance optimale.