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Auteur Christine Keribin |
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La classification automatique / Christine Keribin in Tangente. Hors-série (Paris), 086 (06/2023)
[article]
Titre : La classification automatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Christine Keribin Année de publication : 2023 Article en page(s) : p.22-24 Langues : Français Mots-clés : 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.
in Tangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) . - p.22-24[article] La classification automatique [texte imprimé] / Christine Keribin . - 2023 . - p.22-24.
Langues : Français
in Tangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) . - p.22-24
Mots-clés : 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. Les modèles de mélange / Christine Keribin in Tangente. Hors-série (Paris), 086 (06/2023)
[article]
Titre : Les modèles de mélange Type de document : texte imprimé Auteurs : Christine Keribin Année de publication : 2023 Article en page(s) : p.38-41 Langues : Français Mots-clés : 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.
in Tangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) . - p.38-41[article] Les modèles de mélange [texte imprimé] / Christine Keribin . - 2023 . - p.38-41.
Langues : Français
in Tangente. Hors-série (Paris) > 086 (06/2023) . - p.38-41
Mots-clés : 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.