Apprentissage non supervisé: théorème de Young-Eckart-Mirsky et introduction à PCA
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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.
Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.
Se penche sur la représentation symbolique des espaces d'état à l'aide de diagrammes de décision pour les réseaux Petri de haut niveau, présentant des techniques d'encodage efficaces et des résultats de référence.
Explore la réduction des dimensions et la malédiction de la dimensionnalité, en mettant en évidence la relation exponentielle entre les exemples et la dimension.
Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.
Introduit l'analyse en grappes dans l'analyse des données de microscopie de localisation monomolécule, couvrant l'agrégation des protéines et les outils d'analyse.
