Bases du machine learning · Apprentissage non supervisé

Réduction de dimensionnalité (ACP)

Compresser de nombreuses caractéristiques corrélées en un nombre réduit de nouvelles caractéristiques qui capturent l'essentiel de la variation d'origine.

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À apprendre d'abord

• Ingénierie et mise à l'échelle des caractéristiques: Remodeler les données brutes (mise à l'échelle des nombres, encodage des catégories) sous une forme qu'un modèle peut réellement bien apprendre.

Notions liées

• Regroupement K-means: Regrouper des points non étiquetés en k clusters en les assignant de façon répétée au centre le plus proche puis en recalculant les centres.