Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Explique la machine vectorielle de soutien et la régression logistique pour les tâches de classification, en mettant l'accent sur la maximisation de la marge et la minimisation des risques.
Introduit les composants vectoriels, les produits scalaires et vectoriels, et leurs propriétés, y compris les vecteurs colinéaires et coplanaires, et la règle de la main droite.
Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Couvre les concepts de calcul vectoriel tels que les produits scalaires et vectoriels, le cercle trigonométrique et les dérivés des fonctions composites.
Explore la séparabilité linéaire dans les machines vectorielles de soutien, en se concentrant sur la séparation hyperplane et l'optimisation de la marge.
Introduit les bases de l'électromagnétisme, couvrant les dérivés, le calcul vectoriel, les produits scalaires et vectoriels, et leurs applications en physique et en ingénierie.
