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Valeurs et normes singulières : comprendre les cartes linéaires avec SVD
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Séances de cours associées (29)
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Optimisation du convex : Notation et normes matricielles
Introduit la notation Convex Optimization, les fonctions convexes, les normes vectorielles et les propriétés matricielles.
Diagonalisation des matrices et des moindres carrés
Couvre la diagonalisation des matrices, des vecteurs propres, des cartes linéaires et de la méthode des moindres carrés.
Algèbre linéaire : bases et transformations
Couvre les bases, les transformations et les décompositions matricielles en algèbre linéaire.
Bases orthogonales et projection
Introduit les bases orthogonales, la projection sur les sous-espaces, et le processus Gram-Schmidt dans l'algèbre linéaire.
Décomposition de la valeur singulaire : Fondements
Couvre les fondamentaux de la décomposition de la valeur singulaire, y compris les propriétés, les applications et la mesure des erreurs.
Décomposition de valeur singulière: compression d'image et applications
Couvre la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur son application dans la compression d'images et la représentation de données.
Espaces Normés
Couvre les espaces normés, les espaces doubles, les espaces de Banach, les espaces de Hilbert, la convergence faible et forte, les espaces réflexifs et le théorème de Hahn-Banach.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
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