Concept

Hybrid kernel

Séances de cours associées (31)

Explore le théorème de Mercer, les noyaux et leur rôle dans les applications d'apprentissage automatique.

Discute de l'application du lemme de Hensel dans la détermination des racines nth et des éléments qui sont des puissances nth.

Régression du noyau : bases et applications

Explore la régression du noyau, la malédiction de la dimensionnalité et les caractéristiques aléatoires des réseaux neuronaux.

Variété définie comme la fermeture de VCA

Explore le concept de variété défini comme la fermeture de VCA et ses applications en géométrie algébrique.

Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

Organisation Shell et OS

Couvre les appels système, l'espace noyau, la gestion des processus, les descripteurs de fichiers, les tuyaux et l'isolement matériel dans l'organisation OS.

Fonctions avancées des pandas

Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.

Gestion des exceptions en Python

Couvre la gestion des exceptions en Python, y compris try, raise, except, else, et enfin blocks, avec des exemples.

Réponse linéaire optimale : systèmes dynamiques stochastiques

Explore une réponse linéaire optimale pour les systèmes dynamiques stochastiques, s'attaquant aux perturbations et à l'optimisation de la vitesse de mélange.

Applications linéaires: Amandes

Introduit le noyau d'une application linéaire et ses propriétés.

Types booléens et structures de contrôle

Explore les types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.

Algèbre linéaire : systèmes et sous-espaces

Couvre les systèmes linéaires, les sous-espaces vectoriels, le noyau et l'image des applications linéaires.

Applications linéaires en 3D: Théorème de classement

Explique le théorème de classement pour les applications linéaires dans l'espace 3D et ses implications.

La chaîne d'Ising inhomogène

Couvre la chaîne de Ising inhomogène, Gibbs mesures, et le lemme Borel-Cantelli.

Fonctions récursives : exemples et applications

Explore les fonctions récursives, y compris les factorielles et les séquences de Fibonacci, ainsi que leur étendue et leurs espaces de noms.

Transformations linéaires : matrices et noyaux

Couvre les transformations linéaires, les matrices, les noyaux et les propriétés des matrices inversible.

Opérations de séquences communes

Couvre les opérations courantes sur des séquences comme les listes et les tuples, y compris le découpage, l'extension et le remplacement d'éléments.

Interruptions

Explore les interruptions comme mécanisme d'abstraction et de multiplexage dans les systèmes d'exploitation, couvrant la manipulation, le traitement et l'initialisation.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

SVM non linéaire : Noyaux et double optimisation

Explore la transformation des données avec des cartes non linéaires, des noyaux, une double optimisation et l'interprétation des résultats SVM.