Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Explore la modélisation à l'échelle atomique au moyen d'exercices interactifs et d'affectations notées, couvrant la cristallographie, la diffraction, les défauts et les modèles de régression.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et des différentes méthodes de validation croisée.
Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
Discute des méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support, y compris leurs formulations et applications.
