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Dans ce chapitre, vous allez découvrir les objets clés de l’algèbre linéaire, comme les vecteurs et les matrices. Vous comprendrez pourquoi ils sont importants et comment ils interagissent entre eux.
De nombreux algorithmes de Machine Learning se ramènent à la résolution d’une équation matrice–vecteur. Dans ce chapitre, vous verrez à quoi servent ces équations et comment les résoudre en R.
Les opérations matricielles sont complexes. Les analyses de valeurs et vecteurs propres permettent de décomposer ces opérations en éléments plus simples, utiles pour la reconnaissance d’images, l’analyse génomique, et bien plus encore !
Le « Big Data » est omniprésent en data science et dans ses applications. Cependant, la redondance dans ces jeux de données peut poser problème. Dans ce chapitre, nous étudions l’analyse en composantes principales et la façon dont elle permet de réduire la dimension.
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