Explore les méthodes de clustering K-means et DBSCAN, en discutant des propriétés, des inconvénients, de l'initialisation et de la sélection optimale des clusters.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression, la classification et le regroupement.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
