Décomposition de la valeur singulière : applications et théorèmes
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Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
Couvre la décomposition et la pseudo-inverse de la valeur singulière, en expliquant leurs applications dans la compression de données et les systèmes linéaires.
Explore la méthode Jacobi et les techniques de diagonalisation, y compris la transformation de similarité, les méthodes de puissance et la décomposition QR.
Couvre l'indexation sémantique latente, une méthode pour améliorer la récupération d'informations en cartographiant des documents et des requêtes dans un espace conceptuel de dimension inférieure.
Explorer la théorie de la décomposition de la valeur singulaire, les propriétés, l'unicité, l'approximation matricielle et les applications de réduction de dimensionnalité.
