Explore les splines, en mettant l'accent sur la méthode des moindres carrés pour interpoler les splines et en démontrant son application à l'aide de MATLAB.
Explore l'interpolation de Lagrange, mettant l'accent sur l'unicité et la simplicité dans la reconstruction des fonctions à partir de valeurs limitées.
Explore la probabilité pénalisée et les splines cubiques naturelles, présentant la solution explicite unique et l'optimalité de l'interpolation spline.
Couvre l'interpolation polynôme à la pièce avec les splines, en se concentrant sur l'interpolation Lagrange avec les nœuds Chebyshev et la convergence des erreurs.
Couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds et des splines, explorant leurs propriétés, leurs implications et leurs applications dans l'apprentissage automatique moderne.
Introduit l'interpolation de Lagrange pour rapprocher les points de données des polynômes, en discutant des défis et des techniques d'interpolation précise.
Explore l'optimalité des splines pour l'imagerie et les réseaux neuraux profonds, démontrant la sparosité et l'optimalité globale avec les activations des splines.
