Din Cuprins: **1 Notiuni pregatitoare

Din Cuprins: **1 Notiuni pregatitoare

1.1 Descrierea problemei** 1.2 Norme (metrici) pentru vectori si matrice 1.3 Probleme LSS. Formulare. Metode de calcul 1.4 Aproximarea valorilor si vectorilor proprii 1.5 Transformari ortogonale. Descompuneri matriceale 1.6 Pseudoinversa Moore-Penrose 2 Algoritmi pentru recunoasterea fetelor ** 2.1 Algoritmul “celui mai apropiat vecin” (Nearest Neighbour)** ** 2.2 Algoritmul “celor mai apropiati k vecini” (k-Nearest Neighbours)** ** 2.3 Algoritmul “fetelor proprii” (Eigenfaces)** 2.4 Algoritmul Lanczos 2.5 Algoritmul E-LANBI 2.6 Algoritmul COD 2.7 Studii comparative ** 2.8 Analiza Componentelor Independente (ICA)** ** 2.9 Analiza Discriminanta Liniara (LDA)** 3 Algoritmi bazati pe tensori 3.1 Notiunea de tensor. Manipularea datelor 3.2 Algoritmi pentru fete 3.3 Algoritmi pentru cifre 4 Alte tipuri de algoritmi ** 4.1 Algoritmi de tip Support Vector Machines (SVM)** 4.2 Algoritmul AdaBoost 4.3 Arbori de decizie 4.4 Retele neuronale 5 Aplicatie 6 Motoare de cautare - C. G. Rosu ** 6.1 Ce este Data mining?** ** 6.2 Ce este Web mining?** 6.3 Cautarea informatiei 6.4 Modele pentru cautarea informatiei 6.5 Masurile de evaluare 6.6 Indexarea semantica latenta 6.7 Reducerea dimensiunii In cautarea informatiei Anexa ** Bibliografie**