Introduit les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, la recommandation basée sur le contenu, les paramètres de similitude et la factorisation matricielle.

Factorisation de la matrice: LU Décomposition

Explore la décomposition de LU pour la factorisation matricielle et la résolution des systèmes linéaires.

SVD: Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.

Optimisation stochastique et méthodes de graduation adaptative

Explore l'optimisation stochastique, les méthodes de gradient adaptatif, les systèmes de recommandation et la factorisation matricielle dans les matrices d'évaluation des éléments utilisateurs.

Classement et classement différenciés

Explore différentes techniques de classement et de tri pour les applications d'apprentissage automatique.

Factorisations matricielles: LU Decomposition

Introduit la décomposition de LU pour une résolution efficace des équations linéaires à l'aide de la factorisation matricielle.