Séances de cours associées à Théorème de Mercer et noyaux

Amandes : Transformations non linéaires

Explore les noyaux pour simplifier la représentation des données et la rendre linéairement séparable dans les espaces de fonctionnalités, y compris les fonctions populaires et les exercices pratiques.

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.

Feature Maps et Noyaux

Couvre les cartes de fonctionnalités, le théorème de Representer, les noyaux et RKHS dans l'apprentissage automatique.

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.

Polynômes caractéristiques et matrices similaires

Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.

Soutenez des machines à vecteurs : Kernel Tricks

Explore les astuces du noyau dans les machines vectorielles de support pour un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite.

Régression du noyau : bases et applications

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

Algèbre linéaire en 3D : Images et amandes

Explore les applications linéaires en 3D, mettant l'accent sur les images, les noyaux et l'unicité de la solution dans les systèmes.

Orthogonalité et relations subspatiales

Explore l'orthogonalité entre les vecteurs et les sous-espaces, démontrant des implications pratiques dans les opérations matricielles.

Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Transformations linéaires : Amandes et images

Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels.

Méthodes du noyau : RKHS et noyaux

Explore RKHS, les noyaux définis positifs et le théorème de Moore-Aronszajn dans les méthodes du noyau.

Bases de la cartographie linéaire

Couvre les bases de la cartographie linéaire et des systèmes de coordonnées.

Régression : Exercices

Couvre les exercices sur les fonctions de régression à l'aide de RLS, WLS et LWR.

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.

Transformations linéaires : matrices et noyaux

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

Transformations linéaires : Isomorphisme et dimension

Couvre l'isomorphisme, la dimension, les bases et le rang dans les transformations linéaires entre les espaces vectoriels.

Vecteurs : Calculs de coordonnées

Couvre les calculs en coordonnées pour les vecteurs, y compris les bases, le produit scalaire et les déterminants, avec des interprétations géométriques et des exemples.

Fonctions Méromorphes & Différentiels

Explore les fonctions méromorphes, les pôles, les résidus, les ordres, les diviseurs et le théorème de Riemann-Roch.

Algèbre linéaire : transformations et matrices linéaires

Explore les transformations linéaires, les matrices, les noyaux et les images en algèbre.