Analyse des facteurs latents : classification des genres de films

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (27)

Page 2 sur 3

Décompositions matricielles : LU, Cholesky, QR, Eigendecomposition

Explore les décompositions matricielles pour résoudre des systèmes linéaires et simuler des dynamiques.

Décomposition spectrale et SVD

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.

Décomposition de la valeur singulière : Exemple

Explique le processus étape par étape pour trouver la décomposition de valeur singulière d'une matrice.

Décomposition de valeur singulière: compression d'image et applications

Couvre la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur son application dans la compression d'images et la représentation de données.

Construction d'une méthode itérative

Couvre la construction d'une méthode itérative pour des systèmes linéaires en décomposant une matrice A en P, T et P_A.

Jordanie Forme normale: Théorie et demandes

Explore la forme normale de la Jordanie et ses applications dans l'algèbre linéaire, en se concentrant sur la diagonalisation et les bases cycliques.

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.

Projections et réflexions orthogonales

Couvre l'expression analytique des projections orthogonales et des réflexions dans l'espace 2D.

Clustering spectral : théorie et applications

Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.

Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral

Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.