Séances de cours associées à Optimisation linéaire: Dérivés directionnels

Couvre les noyaux matriciels, les images, les applications linéaires, l'indépendance et les bases dans les espaces vectoriels.

Explore l'indépendance linéaire dans les espaces vectoriels et le concept de bases.

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.

Couvre les solutions des équations différentielles linéaires homogènes et comment trouver des solutions linéairement indépendantes.

Introduit la méthode Simplex pour une prise de décision optimale en programmation linéaire, couvrant les concepts de base et avancés.