Grappes spectrales : Trouver des grappes

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (28)

Page 3 sur 3

Valeurs singulaires : Définitions et propriétés

Couvre le concept de valeurs singulières dans l'algèbre linéaire et leurs propriétés, y compris la diagonalisation et des exemples pratiques.

Décomposition de la valeur singulière : Exemple

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

Kernel PCA : Réduction de la dimensionnalité non linéaire

Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.

Composantes principales : Propriétés et applications

Explore les principales composantes, la covariance, la corrélation, le choix et les applications dans l'analyse des données.

Méthodes multivariées I

Explore des méthodes multivariées telles que PCA, SVD, PLS et ICA pour la réduction de la dimensionnalité dans l'imagerie cérébrale fonctionnelle.

Apprentissage non supervisé : recommandation de film

Couvre l'apprentissage non supervisé pour la recommandation de films en utilisant la décomposition des valeurs singulières.

Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral

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

Techniques de diagonalisation: Méthode Jacobi

Couvre la méthode Jacobi, la rotation Givens, la décomposition QR et les techniques de diagonalisation en physique computationnelle.