Introduit le Support Vector Clustering (SVC) à l'aide d'un noyau gaussien pour la cartographie spatiale des caractéristiques de grande dimension et explique ses contraintes et Lagrangian.
Couvre l'exploitation efficace des données grâce à des méthodes de clustering et à l'optimisation des rendements du marché à l'aide du clustering d'actifs.
Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
