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Apprentissage sans supervision : regroupement

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Séances de cours associées (63)

Paysage et généralisation dans l'apprentissage profond

Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.

Aperçu de l'apprentissage supervisé

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.

Introduction à l'apprentissage automatique

Introduit des concepts d'apprentissage automatique, des bases aux réseaux neuronaux avancés.

Clustering: Théorie et pratique

Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.

Grand nombre de couleurs

Explore la relation entre les couleurs et la condensation dans les algorithmes de regroupement.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Extraction d'information: Méthodes et applications

Explore les méthodes d'extraction de l'information, y compris les approches traditionnelles et fondées sur l'intégration, l'apprentissage supervisé, la surveillance à distance et l'induction taxonomique.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Sélection du modèle : évaluation et généralisation

Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.

Clustering: Apprentissage sans supervision

Explore la réduction de la dimensionnalité, les algorithmes de clustering et l'état de l'apprentissage automatique.

Prétraitement des données : Défis liés au traitement

Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Programmation dynamique : le triangle de Pascal et l'algorithme de Floyd

Explore la programmation dynamique à travers le Triangle de Pascal et l'Algorithme de Floyd.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA

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.

Séquençage de l'ARN à cellule unique : méthodes et applications

Explore les méthodes de séquençage de l'ARN à cellule unique, les applications, les études tissulaires et le regroupement des données.

Règles de voisinage les plus près: Partie 2

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.

Principe de clustering : Extraction de caractéristiques et mesures de similarité

Couvre le clustering pour l'extraction de fonctionnalités, les mesures de similarité, les valeurs aberrantes et les formes de cluster.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

Analyse de l'algorithme: Complexité et code Pseudo

Couvre l'analyse de complexité, le pseudo-code et la justification de l'algorithme à travers des exemples et des explications théoriques.

Clustering: Apprentissage sans supervision

Explore le clustering dans l'espace à haute dimension, couvrant des méthodes telles que le clustering hiérarchique, K-means et DBSCAN.