
Apprentissage par la machine
Thema UYQM




6.8210 Spring 2023 Lecture 3 Part 2
★
★
★
★
☆
4/5


Soft Boundary K-Means Clustering
★
★
★
★
☆
4/5

Semi-Supervised Regression
★
★
★
★
☆
4/5

Mixture Distributions
★
★
★
★
☆
4/5

Machine Learning Practice: Conclusions
★
★
★
★
☆
4/5

Learning Gaussian Mixture Distributions
★
★
★
★
☆
4/5

Label Spreading
★
★
★
★
☆
4/5

Label Propagation
★
★
★
★
☆
4/5

K-Means Clustering: Example in Scikit-Learn
★
★
★
★
☆
4/5

K-Means Clustering
★
★
★
★
☆
4/5

Expectation Maximization Learning Example
★
★
★
☆
☆
3/5



t-Statistic Neighbor Embedding
★
★
★
★
☆
4/5

T-SNE: Example in Scikit-Learn
★
★
★
☆
☆
3/5



Principal Component Analysis
★
★
★
★
☆
4/5

Multidimensional Scaling
★
★
★
★
☆
4/5

Locally Linear Embeddings: Example 2
★
★
★
★
☆
4/5

Locally Linear Embedding: Example 1
★
★
★
★
☆
4/5

Locally Linear Embedding
★
★
★
★
☆
4/5


Introduction to Dimensionality Reduction
★
★
★
★
☆
4/5

Embedding-Based Methods for Dimensionality Reduction
★
★
★
★
☆
4/5

Regression Trees
★
★
★
★
☆
4/5

Random Forests
★
★
★
★
☆
4/5

Probability Tree Learning
★
★
★
★
☆
4/5

Introduction to Decision Trees
★
★
★
★
☆
4/5

Gradient Boosting
★
★
★
★
☆
4/5

Feature Importance
★
★
★
★
☆
4/5

Example: Regression Trees
★
★
★
★
☆
4/5

Example: Probability Tree Learning
★
★
★
★
☆
4/5

Example: Implementing a Voting Classifier
★
★
★
★
☆
4/5

Example: Implementing a Bagging Classifier
★
★
★
★
☆
4/5

Example: Gradient Boosting
★
★
★
★
☆
4/5