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Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les principes fondamentaux de la décomposition de la valeur singulière, y compris les bases orthonormées et les applications pratiques.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Fondements du traitement des signaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.

Décomposition spectrale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Covariance des mesures différenciées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le concept de covariance dans les mesures différenciées et la corrélation entre les observations.

QR de factorisation : processus Gram-Schmidt Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le théorème QR de factorisation et la méthode Gram-Schmidt pour les bases orthonormales.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Valeurs et normes singulières : comprendre les cartes linéaires avec SVD Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la décomposition des valeurs singulières et son rôle dans la compréhension des cartes linéaires.

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

Réduction de dimensionnalité: introduction et motivation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.

Modèles de facteurs : Variables latentes et tarification des actifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles de facteurs, y compris l'APC, la tarification des actifs, l'investissement de facteurs, le GMM et l'estimation Fama-McBeth.

Algèbre linéaire: décomposition matricielle et changement de base Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de décomposition matricielle et de changement de base en algèbre linéaire.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Signaux harmoniques et estimation du spectre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les signaux harmoniques, l'estimation du spectre et les méthodes d'analyse des signaux à l'aide des outils MATLAB.

Équations vectorielles: combinaisons linéaires dans l'espace Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les combinaisons linéaires de vecteurs dans l'espace, la génération de plans et les propriétés des espaces vectoriels.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Généralisation de la modification des matrices de base Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases linéaires de l'algèbre, y compris les matrices, le changement de base et les matrices inversées.

Caractérisation des matrices inversées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Décomposition spectrale et SVD Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.

Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.

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