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K-means Clustering: Algorithme de Lloyd et espace RVB

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Séances de cours associées (40)

Évaluation de la qualité du clustering Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le coefficient de silhouette pour évaluer la qualité des grappes et d'autres mesures d'évaluation des grappes.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Méthodes de regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.

Clustering: Méthodes hiérarchiques et méthodes K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des méthodes de regroupement hiérarchique et k-means, en discutant des approches de construction, des fonctions de liaison, de la méthode de Ward, de l'algorithme Lloyd et de k-means++.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.

Méthode K-Means du noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la méthode k-means du noyau pour former des grappes non convexes et discute du regroupement par densité pour identifier les régions denses dans les ensembles de données.

Traitement d'image I: Segmentation et Thresholding Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la segmentation de l'image, les techniques de seuil, la segmentation de la texture et l'étiquetage des composants connectés dans le traitement de l'image.

Introduction au clustering : méthodes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du clustering dans l'apprentissage non supervisé et ses applications pratiques.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Algorithme K-Means: Mise en œuvre et application en tant que système de recommandation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'engage à mettre en œuvre l'algorithme K-Means, à évaluer les performances et à l'appliquer en tant que système de recommandation.

Méthodes de clustering : Clustering K-means et densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes k-means, kernel trick et density clustering pour les clusters non convexes.

Clustering Evaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évaluation de clustering à l'aide de l'index RAND et des ontologies, suivi par les algorithmes de clustering classiques.

Groupement : principes et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes et les méthodes de regroupement dans l'apprentissage automatique, y compris les mesures de similarité, la projection de l'APC, les moyennes K et l'impact de l'initialisation.

Discretisation : méthodes et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de discrétisation, y compris les techniques d'égale largeur et d'égale fréquence, ainsi que les statistiques x2 pour les tests d'indépendance.

Traitement d'image dans l'espace de fréquence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la transformée de Fourier, le filtrage de fréquence, la segmentation et l'estimation de la taille des particules à l'aide de techniques d'analyse d'images.

Shape from Shading: Récupération d'informations 3D à partir d'images 2D Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de récupération d'informations de forme 3D à partir d'images 2D à l'aide de modèles d'ombrage et d'approches modernes d'apprentissage profond.

Modèles de blocs : Analyse continue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le modèle de bloc stochastique, le regroupement spectral et la compréhension non paramétrique des modèles de bloc, en mettant l'accent sur les mesures pour comparer les modèles graphiques.

Sous-typage biologique en psychiatrie: l'espoir, la controverse et une nouvelle méthode Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les progrès du sous-typage biologique en psychiatrie, en mettant l'accent sur le trouble dépressif majeur et le trouble du spectre autistique.

L'apprentissage automatique efficace grâce à la synthèse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.

Apprentissage automatique scientifique: introduction aux modèles en verre Spin Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.

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