KNN

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. RF : Random Forest Rôle et explication Le RF est un algorithme d’apprentissage supervisé qui construit une multitude d’arbres de décision lors de l’entraînement et sort la classe qui est la mode (classification) ou la moyenne (régression) des...
  2. Dijkstra : Dijkstra’s Algorithm (Algorithme de Dijkstra) Rôle et explication L’algorithme de Dijkstra est utilisé pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe pondéré. Il est largement utilisé dans la recherche de chemin...
  3. DBSCAN : Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise Rôle et explication Le DBSCAN est un algorithme de clustering qui regroupe les points de données en fonction de leur densité dans l’espace. Il est efficace pour identifier des...
  4. SVM : Support Vector Machine (Machine à Vecteurs de Support) Rôle et explication Le SVM est un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé principalement pour la classification et la régression. Il trouve l’hyperplan optimal qui sépare les classes de données...
  5. EM : Expectation-Maximization Rôle et explication L’algorithme EM est utilisé pour trouver les estimations des paramètres maximisant la vraisemblance dans des modèles statistiques où les données contiennent des variables cachées ou manquantes. Il est utilisé pour des tâches...
  6. XGBoost : Extreme Gradient Boosting Rôle et explication XGBoost est une implémentation améliorée de l’algorithme de gradient boosting. Il est rapide et performant, et largement utilisé dans les compétitions de science des données pour résoudre des problèmes de...
  7. K-Means : K-Means Clustering Rôle et explication Le K-Means est un algorithme de partitionnement qui regroupe les points de données en K clusters en fonction de leur proximité à des centres de clusters définis. Il est largement utilisé...
  8. FFT : Fast Fourier Transform (Transformation de Fourier Rapide) Rôle et explication La FFT est un algorithme efficace pour calculer la transformation de Fourier discrète (DFT) et son inverse. Elle est utilisée pour analyser les signaux en fréquence,...
  9. KMP : Knuth-Morris-Pratt Rôle et explication L’algorithme KMP est utilisé pour la recherche efficace de motifs dans des chaînes de caractères. Il est particulièrement utile dans le traitement de texte pour trouver des sous-chaînes dans de grandes chaînes....
  10. SGD : Stochastic Gradient Descent (Descente de Gradient Stochastique) Rôle et explication Le SGD est un algorithme d’optimisation utilisé pour ajuster les paramètres des modèles d’apprentissage automatique. Il met à jour les paramètres du modèle en fonction d’un...