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Analyse en Composantes Principales (ACP) avec Python: Guide Pratique pour Débutant(e)s
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Analyse en Composantes Principales (ACP) avec Python: Guide Pratique pour Débutant(e)s
Dans cette vidéo du jour 14 du challenge #100JoursDeML, je vous montre comment réaliser une Analyse en Composantes Principales (ACP) avec Python en utilisant la bibliothèque scikit-learn. L'ACP est une méthode d'analyse exploratoire de données multidimensionnelles qui permet de réduire la dimensionnalité et de visualiser les relations entre les variables et les individus. Analyse en Composantes Principales (ACP) avec Python: Guide Pratique pour Débutant(e)s -00:00 Introduction -00:40 Nettoyage des données -02:49 Statistiques univariées -06:31 Statistiques bivariées -09:44 Réaliser l'ACP -11:03 Choix du nombre d'axes 12:19 Qualité de représentation 14:21 Interpréter le graphique -15:28 Résumé et conclusion Lien vers les vidéos du challenge: • Présentation du Challenge 100JoursDeML: Pa... Lien vers le premier projet: https://github.com/LeCoinStat/100Jour... #100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning ------------------------------------------------------------------------------------ SUIVRE LeCoinStat YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCoin... Instagram : / lecoin_stat Facebook : / lecoinstat TikTok: https://vm.tiktok.com/ZMLEgAhku/ Discord: / discord
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