K-Means

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. 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...
  2. 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...
  3. 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...
  4. 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...
  5. KNN : K-Nearest Neighbors (K plus Proches Voisins) Rôle et explication Le KNN est un algorithme de classification qui classe un point en fonction de la majorité des k points voisins les plus proches. C’est une méthode d’apprentissage...
  6. ADAM : Adaptive Moment Estimation Rôle et explication ADAM est un algorithme d’optimisation largement utilisé dans l’apprentissage automatique. Il combine les avantages du SGD avec le suivi de moments, ce qui permet des mises à jour plus robustes...
  7. 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...
  8. ODD : Objectifs de Développement Durable Rôle et explication Les ODD sont un ensemble de 17 objectifs globaux définis par les Nations Unies pour éradiquer la pauvreté, protéger la planète, et assurer la prospérité pour tous d’ici 2030....
  9. 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...
  10. BFGS : Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Rôle et explication Le BFGS est un algorithme d’optimisation itératif utilisé pour résoudre des problèmes non linéaires, en particulier dans les méthodes de quasi-Newton. Il est couramment utilisé pour l’optimisation des modèles complexes....