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Présente des solutions pour des exercices sur l'analyse de corrélation canonique, explorant la corrélation, les matrices de Gram, les matrices de noyau et les propriétés vectorielles.
Explore l'apprentissage progressif avec LWPR, en discutant des défis, des données synthétiques, des applications du monde réel et de l'algorithme LWPR.
Couvre l'évaluation des méthodes de regroupement, y compris le regroupement des moyennes K et l'utilisation de mesures d'évaluation pour déterminer le nombre optimal de regroupements.
Explore les astuces du noyau dans les machines vectorielles de support pour un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite.
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.
