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.
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.
Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.
Explore la correspondance des données non linéaires avec des dimensions plus élevées à l'aide de la SVM et couvre l'expansion des caractéristiques polynomiales, la régularisation, les implications sonores et les méthodes d'ajustement des courbes.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Explore les techniques d'apprentissage non supervisées pour réduire les dimensions des données, en mettant l'accent sur l'APC, l'ADL et l'APC du noyau.
Explore les techniques de réduction du bruit dans les systèmes électriques, couvrant des concepts tels que la transformée de Fourier, l'adaptation d'impédance et le tramage.
Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.
Présente un projet de groupe sur l'étude d'impact environnemental, couvrant des sujets tels que la protection contre le bruit, la gestion des déchets et la préservation de la nature.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
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 les bases du traitement d'images pour la microscopie, y compris l'acquisition, la correction des défauts, l'amélioration des images et l'extraction d'informations.
Explore le rapport signal sur bruit, le filtrage des signaux bruités et la densité spectrale de puissance pour la réduction du bruit dans le traitement du signal.
