Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales
Graph Chatbot
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Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.
Explore les applications et les théorèmes de la décomposition de la valeur singulaire dans l'algèbre linéaire, y compris le traitement d'image, la rotation matricielle et les probabilités de transition.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Explorer la théorie de la décomposition de la valeur singulaire, les propriétés, l'unicité, l'approximation matricielle et les applications de réduction de dimensionnalité.
