La machine de base de données parallèle Gamma : regroupement de données et déclustering

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Estimation du regroupement et de la densité

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Apprentissage sans supervision : regroupement

Explore l'apprentissage non supervisé par des techniques de regroupement, des algorithmes, des applications et des défis dans divers domaines.

Apprentissage automatique non supervisé: Clustering Basics

Introduit des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.

Introduction au clustering : méthodes et applications

Couvre les bases du clustering dans l'apprentissage non supervisé et ses applications pratiques.

Découverte des systèmes et de la structure Recommender

Explore les systèmes de recommandation, les modèles de facteurs latents et les algorithmes de clustering pour la découverte de structures.

Clusters et communautés

Explore le clustering, la détection de communauté, K-means, GMM, la modularité et la méthode Louvain.

Clustering : réduction de la dimensionnalité

Explore les techniques de clustering et de réduction de la dimensionnalité en finance pour nettoyer et simplifier les données.

Regroupement: K-means & LDA

Couvre le clustering en utilisant les propriétés K-means et LDA, PCA, K-means, Fisher LDA et le clustering spectral.

Techniques de clustering : K-means et DBSCAN

Explore les techniques de regroupement k-means et DBSCAN, couvrant les types d'affectation et de classification des points de données.

Structure Discovery: Retracer les connaissances des élèves

Introduit des algorithmes de traçage des connaissances bayésiennes, de modélisation des facteurs additifs et de regroupement pour tracer les connaissances des étudiants et découvrir les structures.