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Coloration graphique II

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Apprentissage supervisé : arbre k-NN et arbre de décision

Introduit l'apprentissage supervisé avec k-NN et les arbres de décision, couvrant les techniques, les exemples et les méthodes d'ensemble.

Coloriage graphique: théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.

Coloriage graphique: théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la théorie de la coloration des graphes, le regroupement spectral, la détection de communauté et les structures de réseau.

Polynôme d'indépendance du graphique de dépendance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le polynôme d'indépendance d'un graphe de dépendance et des concepts connexes tels que la coloration du graphe et les propriétés du graphe dirigé.

Coloriage graphique: bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases et les applications de la coloration graphique, y compris les vecteurs d'équilibrage et la réalisation d'une équité parfaite.

Coloriage graphique et cycles dirigés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la coloration des graphes, les cycles dirigés, les applications de l'algorithme LLL et les dépendances des éléments dans les graphes.

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.

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++.

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.

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.

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

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.

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