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Algorithme de K-means

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Séances de cours associées (40)

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.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

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.

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.

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.

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.

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++.

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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.

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.

Analyse de la complexité des grappes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse de la complexité des grappes dans la coloration des graphes aléatoires.

Calcul & Algorithmes I Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la complexité de l'algorithme, l'estimation de la complexité temporelle, les notations Landau et l'analyse du comportement asymptotique.

Sous-graphe le plus sparsest: Sous-graphe le plus Densest Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le sous-graphe le plus sparsest et le sous-graphe le plus Densest, en mettant l'accent sur les algorithmes de regroupement et d'approximation de corrélation.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, de la classification binaire et multiclasse, et des mesures d'évaluation.

Sparsest Cut: Théorie de l'ARV Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la preuve du théorème ARV de Bourgain, en se concentrant sur lensemble fini de points dans un espace semi-métrique et lapplication de lalgorithme ARV pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique.

Apprentissage supervisé : Formalisation et fonctions de coût Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le formalisme des fonctions d'apprentissage supervisé et de décision dans les problèmes de classification.

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Théorème des résidus : Calcul d'intégrales sur des courbes fermées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'application du théorème des résidus dans le calcul des intégrales sur des courbes fermées dans l'analyse complexe.

Prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement: méthodes clés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur Monte Carlo et les différences temporelles pour estimer les fonctions de valeur sans connaissance de la dynamique de transition.

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