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Biclustering: Réseaux MA448

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Séances de cours associées (35)

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.

Paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.

Clusters et communautés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le clustering, la détection de communauté, K-means, GMM, la modularité et la méthode Louvain.

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 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.

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

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

Réseaux sociaux et d'information: Structure Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la structure des réseaux sociaux et d'information, en se concentrant sur les composants géants, le clustering, la formation de liens et la connectivité réseau.

Groupement de réseaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.

Analyse statistique des réseaux : prévision des liens et biclustering Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la prédiction des liens, la régression logistique, l'inférence causale et le bigroupement dans l'analyse statistique des réseaux.

Analyse des réseaux : méthodes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes d'analyse des réseaux, les concepts opérationnels, les applications historiques et les défis liés au traitement du temps au sein des réseaux.

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

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

Spin Glasses et estimation bayésienne Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.

Simulation numérique de flux: Fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la simulation numérique de flux, en soulignant l'importance de comprendre la méthodologie et de pratiquer des techniques de simulation pour exécuter des simulations complètes de manière autonome.

Opérations Matrix: Factorisation de l'U.L. & Vecteur sous-espace Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la factorisation de LU, les déterminants, les sous-espaces et les produits matriciaux.

Opérations matricielles : Déterminants et espaces vectoriaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les stratégies pour les opérations matricielles et le concept d'espaces vectoriels.

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