La classification automatique / Christine Keribin / Archimède (2023) in Tangente. Hors-série (Paris), 086 (06/2023)

Public ISBD [article]  inTangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) Titre : La classification automatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Christine Keribin Editeur : Archimède, 2023 Article : p.22-24 Langues : Français (fre) Descripteurs : analyse des données statistique Résumé : Le point sur les méthodes de classification automatique (ou classification non supervisée, clustering en anglais) utilisées pour le regroupement de points d'un graphique : des groupes de points ; la notion de (dis)similarité ; l'algorithme des K-moyennes. Encadrés : classification non supervisée ou classification supervisée ; la dissimilarité (fonction) ; l'explosion combinatoire. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique [article] La classification automatique [texte imprimé] / Christine Keribin . - Archimède, 2023 . - p.22-24. Langues : Français (fre) in Tangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) Descripteurs : analyse des données statistique Résumé : Le point sur les méthodes de classification automatique (ou classification non supervisée, clustering en anglais) utilisées pour le regroupement de points d'un graphique : des groupes de points ; la notion de (dis)similarité ; l'algorithme des K-moyennes. Encadrés : classification non supervisée ou classification supervisée ; la dissimilarité (fonction) ; l'explosion combinatoire. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique

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Les modèles de mélange / Christine Keribin / Archimède (2023) in Tangente. Hors-série (Paris), 086 (06/2023)

Public ISBD [article]  inTangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) Titre : Les modèles de mélange Type de document : texte imprimé Auteurs : Christine Keribin Editeur : Archimède, 2023 Article : p.38-41 Langues : Français (fre) Descripteurs : modèle statistique Résumé : Le point sur le modèle statistique pour analyser les données appelé modèle de mélange basé sur l'algorithme EM (espérance-maximisation) : modélisation et clustering ; modéliser une variable aléatoire ; un modèle de mélange avec des paramètres connus ; l'estimation des paramètres d'un modèle de mélange basé sur l'algorithme CEM (algorithme de classification automatique) ; le choix du modèle. Encadrés : la définition d'un modèle ; la notion de variable aléatoire ; la règle de maximum a posteriori ; estimer un paramètre avec la méthode de vraisemblance. Graphiques. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique [article] Les modèles de mélange [texte imprimé] / Christine Keribin . - Archimède, 2023 . - p.38-41. Langues : Français (fre) in Tangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) Descripteurs : modèle statistique Résumé : Le point sur le modèle statistique pour analyser les données appelé modèle de mélange basé sur l'algorithme EM (espérance-maximisation) : modélisation et clustering ; modéliser une variable aléatoire ; un modèle de mélange avec des paramètres connus ; l'estimation des paramètres d'un modèle de mélange basé sur l'algorithme CEM (algorithme de classification automatique) ; le choix du modèle. Encadrés : la définition d'un modèle ; la notion de variable aléatoire ; la règle de maximum a posteriori ; estimer un paramètre avec la méthode de vraisemblance. Graphiques. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique

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