Séances de cours associées à Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

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

Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.

Explore PCA et t-SNE pour réduire les dimensions et visualiser efficacement les données à haute dimension.

Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.

Couvre le clustering en utilisant les propriétés K-means et LDA, PCA, K-means, Fisher LDA et le clustering spectral.