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Kernel K-Means: Preuve de convergence

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Séances de cours associées (32)

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.

Méthodes de regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.

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

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.

Méthode K-Means du noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la méthode k-means du noyau pour former des grappes non convexes et discute du regroupement par densité pour identifier les régions denses dans les ensembles de données.

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.

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.

Clustering: Comprendre la similitude intra-classe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine les concepts de regroupement, en mettant l'accent sur la similarité intra-classe et les méthodes rentables.

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++.

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.

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