Apprentissage supervisé : arbre k-NN et arbre de décision
Graph Chatbot
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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.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explore les techniques d'apprentissage non supervisées pour réduire les dimensions des données, en mettant l'accent sur l'APC, l'ADL et l'APC du noyau.
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.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Explore l'analyse de la mémoire post mortem des personnalités publiques dans les nouvelles et les médias sociaux, en découvrant des idées importantes sur la formation de la mémoire.
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 des bases d'apprentissage automatique, couvrant la segmentation des données, le regroupement, la classification, et des applications pratiques comme la classification d'image et la similarité du visage.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression, la classification et le regroupement.
