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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Couvre l'algorithme de maximisation des attentes et les techniques de regroupement, en mettant l'accent sur l'échantillonnage Gibbs et l'équilibre détaillé.
Explore le regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Couvre la théorie de la percolation, les polymères absorbés, les molécules géantes, la transition de phase, les hypothèses déchelle et le comportement universel dans les modèles de percolation.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
