Cours de niveau Master destiné à des étudiants avec des connaissances de niveau L3 au moins en statistique.

Avertissement

Ce cours a beaucoup évolué depuis que je l'enseigne dans différentes formations. Les archives ci-dessous donnent une idée des anciennes versions. Le cours actuel occupe 30h du master 2 de statistiques de Paris VI. Il évolue régulièrement et présente actuellement un contenu assez théorique centré sur l'apprentissage statistique dans le contexte supervisé.

Programme 2014/2015 (Master 2 statistique de Paris VI)

  1. théorie de l'apprentissage statistique :
  2. classifieur bayésien naïf
  3. arbres de décision

Liens

Archives

Master 2 statistique de Paris VI

Supports

  1. Introduction
  2. Visualisation de données
  3. Réduction de dimension (Analyse en composantes principales, MDS, etc.)
  4. Classification automatique (clustering, EM)
  5. Méthodes supervisées

Annales

Documents généraux

INF MDI 348

Cours d'introduction à la classification automatique et à l'apprentissage supervisé donné à Télécom Paris jusqu'en 2009.

  1. classification automatique (clustering)
  2. apprentissage supervisé
  3. introduction à R

Master 2 COMASIC

Cours d'analyse de données exploratoire donnée pour le cours ISC 664 du Master 2 COMASIC jusqu'en 2009.

  1. Analyse exploratoire par visualisation statistique. Cf mon cours de visualisation pour des compléments.
  2. Réduction de dimension (Analyse en composantes principales)
  3. classification automatique (clustering)