Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.
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.
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
