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 regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
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.
Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.
Explore le suivi des connaissances bayésiennes, les modèles linéaires généralisés et les algorithmes de clustering pour la découverte de structures dans les données comportementales.
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 défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Couvre les principes et les méthodes de regroupement dans l'apprentissage automatique, y compris les mesures de similarité, la projection de l'APC, les moyennes K et l'impact de l'initialisation.
