Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
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.
Examine les méthodes de regroupement pour la partition des données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu, couvrant les moyennes K, les mesures de dissimilarité et le regroupement hiérarchique.
Explore le regroupement hiérarchique, les dendrogrammes et diverses fonctions de liaison pour l'agglomération de grappes en fonction de mesures de distance.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
Explore les méthodes et applications d'analyse de grappes dans l'analyse des données génomiques, y compris la classification, l'expression des gènes, la visualisation, les mesures de distance et les algorithmes de regroupement.
Couvre l'exploitation efficace des données grâce à des méthodes de clustering et à l'optimisation des rendements du marché à l'aide du clustering d'actifs.
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++.
