Méthodes du noyau : RKHS et noyaux

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (31)

Page 2 sur 4

Lax-Milgram: Problèmes de variation et théorème de Riesz

Explore le théorème de Lax-Milgram, les problèmes de variation et le théorème de représentation de Riesz dans les problèmes elliptiques linéaires.

Régression de la crête du noyau : formules équivalentes et théorème du représentant

Explore Kernel Ridge Regression, formulations équivalentes, Représenter Theorem, Kernel astuce, et la prédiction avec les noyaux.

Régression du noyau : bases et applications

Explore la régression du noyau, la malédiction de la dimensionnalité et les caractéristiques aléatoires des réseaux neuronaux.

Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.

Transformations linéaires : Amandes et images

Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels.

Les postulats de la mécanique quantique

Explore les postulats de la mécanique quantique, en se concentrant sur les états, l'évolution du temps et la mesure.

Méthodes du noyau : SVM et régression

Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.

Expansion des fonctionnalités et des amandes

Couvre l'expansion des fonctionnalités, les noyaux, SVM, et la classification non linéaire dans l'apprentissage automatique.