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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Explore le regroupement hiérarchique, les dendrogrammes et diverses fonctions de liaison pour l'agglomération de grappes en fonction de mesures de distance.
Explique les étapes d'affectation et de mise à jour dans le clustering K-means, la minimisation des fonctions de perte et les effets métriques de distance.
Explore les méthodes de discrétisation, y compris les techniques d'égale largeur et d'égale fréquence, ainsi que les statistiques x2 pour les tests d'indépendance.
Explore l'analyse indépendante des composants en imagerie cérébrale fonctionnelle, en se concentrant sur les sources non gaussiennes, les artefacts de nettoyage et les études de groupe.
