Séance de cours
Décomposition de la valeur singulière : théorie et applications
Description
Cette séance de cours couvre la théorie et les applications de Singular Value Decomposition (SVD) pour les matrices, y compris le SVD de forme complète et réduite, les propriétés matricielles dérivées du SVD, la résolution de systèmes linéaires à l'aide du SVD, les solutions des moindres carrés, la matrice pseudoinverse et l'ajustement polynomial. Il explore également les interprétations statistiques, les données avec des erreurs, la régression pondérée des moindres carrés, la bonté de l'ajustement et des exemples d'ajustement des données avec un sur-ajustement et un sous-ajustement.
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