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Du code concis, avec une explication claire.

python

sklearn: KMeans + silhouette

Clustering KMeans et score de silhouette.

#sklearn#kmeans#silhouette
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sklearn: KMeans & MiniBatchKMeans

Clustering KMeans et variante MiniBatch pour gros jeux.

#sklearn#kmeans#clustering
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sklearn: KNN classifier basique

Classifier k plus proches voisins avec pipeline.

#sklearn#knn#classification
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sklearn: KNeighborsRegressor

Régression par plus proches voisins.

#sklearn#knn#regression
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sklearn: learning/validation curves

Tracer learning curve et validation curve pour diagnostiquer biais/variance.

#sklearn#learningcurve#validationcurve
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sklearn: make_scorer métrique custom

Créer une métrique personnalisée pour GridSearchCV.

#sklearn#scorer#custom
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sklearn: LocalOutlierFactor

Anomalies basées sur la densité locale (kNN).

#sklearn#outlier#lof
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sklearn: ROC/AUC et PR AUC

Tracer ROC et PR, choisir métriques pour classes rares.

#sklearn#metrics#roc
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sklearn: NearestNeighbors (brute/kd/ball)

Recherche des plus proches voisins avec différents algorithmes.

#sklearn#knn#neighbors
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sklearn: MultinomialNB (texte)

Naive Bayes multinomial pour comptages (bag-of-words).

#sklearn#naivebayes#text
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sklearn: mutual information

Mesurer l'information mutuelle pour sélectionner des features.

#sklearn#mutualinfo#featureselection
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sklearn: OneClassSVM (anomalies)

Détection d'anomalies par frontière one-class SVM.

#sklearn#outlier#oneclasssvm
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