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.
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
Introduit des méthodes de regroupement hiérarchique et k-means, en discutant des approches de construction, des fonctions de liaison, de la méthode de Ward, de l'algorithme Lloyd et de k-means++.
Explore la théorie de Ramsey, les altérations, les colorations dans les graphiques, les correspondances monochromatiques et la signification des grandes cliques.
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 la programmation dynamique avec des nombres de Fibonacci, des algorithmes gourmands de changement de pièce, la coloration graphique et des variantes de knapsack.
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.
Explore le suivi des connaissances bayésiennes, les modèles linéaires généralisés et les algorithmes de clustering pour la découverte de structures dans les données comportementales.
