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 les eigenvectors, les composants principaux, les variables de probabilité, l'algorithme EM, l'inégalité de Jensen et maximiser les limites inférieures.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
Explore les informations mutuelles pour quantifier la dépendance statistique entre les variables et déduire des distributions de probabilité à partir de données.
Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.
