Le clustering de A à Z (k-means, gaussian mixture, DBSCAN, hierarchical clustering)

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Le clustering est une des applications les plus populaires du machine learning. Si vous voulez devenir data scientist vous vous devez de savoir résoudre ce type de problème.
Dans cette série de vidéos, vous allez apprendre toute la théorie, mais aussi comment appliquer vos nouvelles connaissances avec les fonctions du packages Sklearn en Python.
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[@pierrostar]

Cette vidéo est très claire et explicative
Merci bien

[@AIforyouMorganGautherot]

Merci, j'y ai passé pas mal de temps ^^

[@great1teacher]

Merci pour ta vidéo claire est simple.

[@AIforyouMorganGautherot]

De rien, c'était un plaisir de créer ce contenu :)

[@fabricembida4526]

Je suis surpris qu'il n y ait que 6 vues le 8/14 22h40. En tout cas belle vidéo

[@AIforyouMorganGautherot]

C'est le temps que you tube reference la vidéo.
Merci pour ton retour, ça fait plaisir 😋

[@boreldanselectronique7632]

je ne retrouve aucune description pour les documents notebook dans tous les vidéos.

[@AIforyouMorganGautherot]

Les documents sont dans le lien dans la description

[@teddybear7949]

Bonjour Morgan, merci pour ces videos tres instructives. J'aimerais rentrer en contact avec toi et suis egalement sur Lille. Pourrais tu m'envoyer un MP sur YT ou twitter afin d'echanger ?

[@AIforyouMorganGautherot]

N'hésite pas à m'envoyer un message sur LinkedIn c'est le moyen le plus simple de me contacter :)

[@no_life_wth_leafras949]

It is a density-based clustering non-parametric algorithm: given a set of points in some space, it groups together points that are closely packed together (points with many nearby neighbors), marking as outliers points that lie alone in low-density regions (whose nearest neighbors are too far away).
en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN type shit
U serious ?

[@no_life_wth_leafras949]

bro

[@AIforyouMorganGautherot]

Je ne remets pas en cause wikipédia.
Je dis seulement que de savoir que c'est non parametric ou parametric en data science ça ne nous aide pas beaucoup.
C'est plus intéressant de savoir qu'il est non supervisé et qu'il s'applique à des données non linéaires.