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Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
Explore les méthodes et applications d'analyse de grappes dans l'analyse des données génomiques, y compris la classification, l'expression des gènes, la visualisation, les mesures de distance et les algorithmes de regroupement.
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.
Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.
Explore les techniques de résolution d'entités pour identifier et agréger différents profils d'entités à travers des ensembles de données, couvrant les défis et les solutions.
Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Explique les étapes d'affectation et de mise à jour dans le clustering K-means, la minimisation des fonctions de perte et les effets métriques de distance.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
