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 cluster spectral, la décomposition des valeurs propres, les matrices laplaciennes et l'identification des clusters au moyen de projections de vecteurs propres.
Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.
Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression, la classification et le regroupement.
