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KNN Classifier : Approche du voisin le plus proche

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Graph Chatbot

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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

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Classement avec GMM et kNN

Couvre la classification à l'aide de GMM et kNN, explorant les limites, les erreurs et les exercices pratiques.

Analyse des documents : Modélisation des sujets

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

K-Les voisins les plus proches et l'extension de la fonctionnalité

Introduit la méthode k-Nearest Neighbors et l'expansion des fonctionnalités pour l'apprentissage non linéaire de la machine par des transformations polynômes.

Fondements de l'apprentissage automatique

Couvre les principes fondamentaux et les méthodes de l'apprentissage automatique, y compris les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Support machine vectorielle et régression logistique

Explique la machine vectorielle de soutien et la régression logistique pour les tâches de classification, en mettant l'accent sur la maximisation de la marge et la minimisation des risques.

Flexibilité des modèles et de l'échange de devises

S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.

Classement: Arbres de décision et kNN

Introduit des arbres de décision et des voisins k-nearest pour les tâches de classification, explorant des mesures comme la précision et l'ASC.

Classification des documents

Explore les méthodes de classification des documents, y compris Naïve Bayes et word embeddings.

Apprentissage automatique avancé : bref aperçu de C-SVM

Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.