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Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique avancé, mettant l'accent sur les applications pratiques par des exercices et des projets interactifs.
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.
Explore les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur les types de données complexes et la détection d'anomalies.
