Projections orthogonales: Méthode Gram-Schmidt

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Couvre l'orthogonalité, les produits scalaires, les bases orthogonales et la projection vectorielle en détail.

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

Introduit l'algorithme Gram-Schmidt, la factorisation QR, et la méthode des moindres carrés.

Explique les familles orthogonales, les bases et les projections dans les espaces vectoriels.

Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.

Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.

Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.

Explore la régression linéaire en dimensions élevées et la prévision pratique des prix des maisons à partir d'un ensemble de données.

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.