JOUR 37 — L'Analyse en Composantes Principales (PCA) скачать в хорошем качестве

JOUR 37 — L'Analyse en Composantes Principales (PCA)

"Vous avez 50 variables numériques dans votre dataset ? 🤯 Impossible à visualiser, lent à modéliser, et probablement plein de redondance... Aujourd'hui (Jour 37), on découvre la PCA (Analyse en Composantes Principales) : la technique de réduction de dimensionnalité la plus utilisée en Machine Learning. L'idée ? Trouver les axes de variance maximale et projeter vos données sur 2, 3 ou 4 "super-variables" qui capturent 80-90% de l'information. On voit : ✅ L'intuition (projection, variance expliquée) ✅ Le Scree Plot (comment choisir le nombre de composantes) ✅ Code Python complet (sklearn) ✅ Usages ML : visualisation, preprocessing, détection d'anomalies #PCA #MachineLearning #DataScience #Python #DimensionalityReduction #FeatureEngineering #DataVisualization #ML #AI #100JoursDeML #Sklearn #DataAnalysis #UnsupervisedLearning" #IntelligenceArtificielle #IAAct #GouvernanceIA #IAResponsable #PrivacyByDesign #StartupsAfricaines #InnovationAfricaine #reconversionprofessionnelle #ConformitéNumérique #DroitNumérique #AIRegulation #TechAfrica #IAÉthique #TransformationDigitale #TraitementDuLangage #MachineLearning #DeepLearning #IAGénérative #ComputerVision #NLP #100JoursDeML #DataScience #TechPourTous #ApprentissageAutomatique #ReconversionProfessionnelle #TechPourTous #Validation #CrossValidation #DataLeakage #IA #Dataset #Shorts #YouTubeShorts #Apprendre #Education #Tutoriel #Formation #Motivation #Challenge #Debutant #Reconversion #ReconversionProfessionnelle #Carriere #Competences #MetiersDuNumerique #Upskilling #ReconversionProfessionnelle #Carriere #100JoursDeML #Tutoriel