Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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.
Introduit le Support Vector Clustering (SVC) à l'aide d'un noyau gaussien pour la cartographie spatiale des caractéristiques de grande dimension et explique ses contraintes et Lagrangian.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement de la courbe polynomiale.
Plongez dans l'importance des fonctionnalités, de l'évolution des modèles, des défis d'étiquetage et de la sélection des modèles dans l'apprentissage automatique.
Explique le classificateur K-Nearest Neighbors, en attribuant des étiquettes basées sur les points les plus proches et en lissant le bruit dans les étiquettes.
