Décomposition de la valeur singulaire : applications et solutions
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les équations linéaires, les opérations matricielles, les déterminants et les espaces vectoriels.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
Couvre les solutions les moins carrées pour les systèmes linéaires utilisant des opérations matricielles et des systèmes normaux, illustrés par des exemples.
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Explore la théorie de la décomposition de la valeur singulière, les solutions de systèmes linéaires, les moindres carrés et les concepts d'ajustement des données.