Couvre la règle d'Oja dans les neurorobotiques, se concentrant sur l'apprentissage des eigenvectors et des valeurs propres pour capturer la variance maximale.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Couvre l'analyse des composantes principales pour l'estimation de la forme de la courbe de rendement et la réduction des dimensions dans les modèles de taux d'intérêt.
Déplacez-vous dans la construction d'ensembles robustes grâce à l'augmentation de la marge pour améliorer la défense contradictoire dans les modèles d'apprentissage automatique.
Couvre la théorie et les applications de l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la réduction des dimensions et les vecteurs propres.
Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
