KNN Classifier : Approche du voisin le plus proche
Graph Chatbot
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Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore la règle discriminatoire gaussienne pour la classification à l'aide de modèles de mélange gaussien et discute des limites de dessin et de la complexité du modèle.
Introduit k-Nearest Neighbors pour la classification et l'expansion des fonctionnalités pour gérer les données non linéaires via des entrées transformées.
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.
Introduit la classification des documents en utilisant des fonctionnalités telles que les mots et les métadonnées, et des modèles tels que k-Nearest-Neighbors et word embeddings.
