KNN (K plus proches voisins) : Méthode de classification ou de régression où la prédiction d’un point se fait en fonction de ses k voisins les plus proches dans l’espace des données. La classification se base sur un vote majoritaire, tandis que la régression utilise la moyenne des valeurs des voisins. (source : intro à l’IA)
Régression par moyenne (KNN) : Variante de KNN pour la régression, où la valeur prédite est la moyenne des valeurs des k voisins les plus proches. Elle permet d’estimer une variable continue en se basant sur la proximité dans l’espace des données. (source : intro à l’IA)
Principe des k plus proches voisins : Approche non paramétrique qui consiste à classer ou prédire une donnée en fonction de ses k voisins les plus proches, selon une métrique de distance. La méthode repose sur la proximité dans l’espace des caractéristiques. (source : intro à l’IA)
1. Quel est le rôle principal de KNN dans l'apprentissage automatique ?
2. Qu'est-ce que l'ensemble learning en apprentissage automatique ?
3. Qui sont les auteurs ayant introduit la méthode Support Vector Machine (SVM) en 1995 ?
KNN — principe ?
Prédire selon les k voisins proches
KMeans — objectif ?
Former k groupes par minimisation de variance
Régression linéaire — relation ?
Modèle une relation linéaire entre variables
Arbre de décision — fonctionnement ?
Divise les données par tests successifs
Forêt aléatoire — principe ?
Ensemble d’arbres pour améliorer la stabilité
SVM — objectif ?
Maximiser la marge entre classes
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