Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le surajustement, la sélection du modèle, la validation croisée, la régularisation, les fonctions du noyau et la SVM.
Explore une réponse linéaire optimale pour les systèmes dynamiques stochastiques, s'attaquant aux perturbations et à l'optimisation de la vitesse de mélange.
Explore la définition et les propriétés des applications linéaires, en mettant l'accent sur l'injectivité, la surjectivité, le noyau et l'image, en mettant l'accent sur les matrices.
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.
Couvre les appels système, l'espace noyau, la gestion des processus, les descripteurs de fichiers, les tuyaux et l'isolement matériel dans l'organisation OS.
