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Explore le SVM non linéaire en utilisant des noyaux pour la séparation des données dans des espaces de dimension supérieure, optimisant l'entraînement avec des noyaux pour éviter des transformations explicites.
Revisite les bases de l'image et du noyau dans l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur les transformations linéaires entre les espaces vectoriels à dimension finie.
Couvre l'étude des groupes de traduction sur l'intervalle [0,1] avec différentes phases et le théorème de représentation de Riesz sur l'espace de Hilbert.
