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Réduction des dimensions : Malédiction de la dimensionnalité

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Séances de cours associées (33)

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.

Analyse des composantes principales : Médailles olympiques et compression d'image Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'APC pour prédire la distribution des médailles et compresser les images du visage.

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.

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.

Gestion de la qualité: Contrôle et outils Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la gestion de la qualité, les coûts, les outils et les processus de contrôle en mettant l'accent sur les attentes des clients et les outils statistiques.

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.

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.

Méthodes d'extraction et de regroupement de fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.

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.

Historique numérique et presse numérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.

Visualisation des données : Techniques et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de visualisation des données à l'aide d'exemples de sports, d'événements historiques et de littérature.

Simulation de défaut dans les tests VLSI Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la simulation de pannes dans les tests VLSI, couvrant la couverture des pannes, les modèles de pannes, les algorithmes, les types de simulateurs, la simulation déductive et les règles de propagation des pannes.

Préparation des données pour l'apprentissage automatique: Données catégoriques et numériques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la préparation des données pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la conversion numérique et les techniques efficaces de visualisation des données.

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