Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
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.
Introduit k-Nearest Neighbors pour la classification et l'expansion des fonctionnalités pour gérer les données non linéaires via des entrées transformées.
Explore lutilisation des modèles de mélange gaussien pour la transition du clustering à la classification, couvrant la classification binaire, lestimation des paramètres et le classificateur Bayes optimal.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
