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Algorithme K-Means: Mise en œuvre et application en tant que système de recommandation

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Séances de cours associées (57)

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

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.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Algorithme de K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme K-means pour regrouper des échantillons de données en k classes sans étiquettes, dans le but de minimiser la fonction de perte.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Réduction de dimensionnalité: PCA & t-SNE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore PCA et t-SNE pour réduire les dimensions et visualiser efficacement les données à haute dimension.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Clustering: Apprentissage sans supervision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de regroupement, les méthodes d'évaluation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

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.

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.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

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.

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

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 supervisé : Algorithmes de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

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