Théorème de Mercer et noyaux

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (27)

Page 1 sur 3

Amandes : Transformations non linéaires

Explore les noyaux pour simplifier la représentation des données et la rendre linéairement séparable dans les espaces de fonctionnalités, y compris les fonctions populaires et les exercices pratiques.

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.

Feature Maps et Noyaux

Couvre les cartes de fonctionnalités, le théorème de Representer, les noyaux et RKHS dans l'apprentissage automatique.

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.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

Soutenez des machines à vecteurs : Kernel Tricks

Explore les astuces du noyau dans les machines vectorielles de support pour un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite.

Régression du noyau : bases et applications

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

Algèbre linéaire en 3D : Images et amandes

Explore les applications linéaires en 3D, mettant l'accent sur les images, les noyaux et l'unicité de la solution dans les systèmes.

Orthogonalité et relations subspatiales

Explore l'orthogonalité entre les vecteurs et les sous-espaces, démontrant des implications pratiques dans les opérations matricielles.

Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.