Passer au contenu principal

Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Graph
Search

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (60)

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.

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.

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.

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.

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.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

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

Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.

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.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

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.

Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.

Chaînes Markov: Propriétés et attentes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les propriétés, les attentes et la récurrence des chaînes de Markov dans les processus de Poisson.

Régression linéaire : fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la régression linéaire, couvrant ses fondamentaux, ses applications et ses mesures d'évaluation dans l'apprentissage automatique.

Essais d'hypothèse en statistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer les tests d'hypothèses, les niveaux de signification, les erreurs, les GWAS, les tests optimaux et l'estimation ponctuelle dans les statistiques.

Indépendance linéaire : Systèmes homogènes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'indépendance linéaire dans des systèmes homogènes d'équations linéaires et de familles vectorielles.

Expansion des fonctionnalités et des amandes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'expansion des fonctionnalités, les noyaux, SVM, et la classification non linéaire dans l'apprentissage automatique.

Entropie et désordre : interprétation statistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'interprétation statistique de l'entropie, montrant comment le désordre augmente avec le nombre de particules.

Hadoop : Modèles d'exécution Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles d'exécution de Hadoop, la tolérance aux défauts, la localisation des données et la programmation, soulignant les limites de MapReduce et d'autres cadres de traitement distribué.

Polynômes : Opérations et propriétés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les opérations polynômes, les propriétés et les sous-espaces dans les espaces vectoriels.

Page 2 sur 3