Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
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Offre un récapitulatif avant l'examen Algorithmes, couvrant les stratégies de résolution de problèmes et la mise en œuvre de l'algorithme avec des problèmes d'échantillon.
Explore la programmation dynamique avec des nombres de Fibonacci, des algorithmes gourmands de changement de pièce, la coloration graphique et des variantes de knapsack.
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Introduit le cours sur le transport optimal, couvrant le contexte historique, les concepts de mesures de poussée, les cartes de transport et le problème Kantorovich.