Apprentissage non supervisé
Trouver de la structure dans des données sans réponse à prédire, et en assumer la conséquence : sans y il n'y a pas d'erreur hors échantillon, et chaque choix doit donc être défendu autrement.
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Composantes principales et variance
25 min · 100 XPLa direction de variance maximale, la contrainte qui rend la question bien posée, la proportion de variance expliquée, et pourquoi la mise à l'échelle n'est pas optionnelle.
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K-moyennes et optima locaux
25 min · 100 XPLa variation intra-classe, pourquoi le problème exact est intraitable, l'argument de convergence de l'algorithme, et pourquoi une exécution unique n'est pas fiable.
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Classification hiérarchique et saut
25 min · 100 XPLa fusion agglomérative, la lecture correcte d'un dendrogramme, ce que chaque saut fait différemment, et les décisions qui changent la réponse sans test pour les trancher.
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