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Explore Transductive Support Vector Machine pour le clustering semi-supervisé, visant une erreur nulle sur les points étiquetés et les points non étiquetés bien séparés.
Explore le biclustering dans les matrices de données, en identifiant des modèles de comportement cohérents et en discutant des méthodes de calcul pour l'analyse.
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
