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acid

Analyse, classification, indexation de données

Responsable : Akka Zemmari

Chargés de TD :

Supports de cours

Séance Intitulé Description Diapos Autre
1 Avant propos Présentation de l'UE pdf
1 - 4 Introduction Généralités sur le Machine Learning pdf
1 - 2 Rappels Rappels d'algèbre linéaire pdf Jupiter notebook (NumPy)
Rappels de probabilités et statistiques pdf Jupiter notebook (SciPy)
2 Méthodes d'optimisation Descente de gradient (et ses variantes) pdf Jupiter notebook
2 - 3 Régression Régression simple et multiple pdf Jupyter notebooks :
introduction
régression simple
Fichier advertising.csv
régression multiple
Cours enregistré
4 k-nearest neighbors Généralités sur le ML, k-NN pdf Jupiter notebook
5 Apprentissage supervisé Théorie de décision markovienne pdf Jupiter notebook
6 Contrôle de connaissances Contrôle
7 - 8 Réduction de dimension Analyse en composantes principales pdf Jupiter notebook (ACP à la main)
Jupiter notebook (applications)
preuve ACP
9 Réduction de dimension Analyse linéaire discriminante (LDA) pdf Jupiter notebook (comparaison avec l'ACP)
Jupiter notebook (LDA à la main)
Cours enregistré
10 Apprentissage supervisé Arbres de décision et forêts aléatoires pdf Jupiter notebook
Apprentissage non supervisé Méthodes de clustering pdf

Supports de travaux dirigés

TD numéro Contenu Enoncé Fichiers Corrigés
TD1 Rappels : Probabilités et statistiques, Algèbre linéaire avec Python Sujet td1.ipynb td1-correction.html
TD2 Descente de gradient Sujet td2-correction.html
TD3 Régression linéaire Sujet td3-correction.html
TD4 Apprentissage supervisé : k-nn Sujet td4-correction.html
TD5 Théorie de décision Bayesienne Sujet td5-correction.html
TD6 Réduction de dimension (ACP) Sujet td6-correction.html
TD7 Réduction de dimension (LDA) Sujet td7-correction.html
TD8 Apprentissage supervisé : Arbres de décision et Forêts aléatoires Sujet td8-correction.html

(Mini) projet

Annales

acid.txt · Dernière modification : 2022/12/04 18:34 de amoreauv