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Apprentissage statistique

Cours de niveau Master 2 destiné à des étudiants avec des connaissances de niveau L3 au moins en probabilités (en fonction des formations).

Plan du cours :

  1. Introduction et modèle mathématique général
  2. Arbres de classification et de régression
  3. Validation croisée et rééchantillonnage
  4. Forêts aléatoires et boosting
  5. Classifieur bayésien naïf
  6. Support Vector machine
  7. Classification non supervisée (Clustering)

Supports de cours

Introduction et modèle mathématique général

Supports :

Arbres de classification et de régression

Supports :

Support vector machines

Supports :

  • transparents (en anglais, dernière mise à jour 06/01/2020)

Méthodes ensemblistes : forêts aléatoires et boosting

Supports :

  • transparents (en anglais, dernière mise à jour 26/02/2020)

Validation croisée et rééchantillonnage

Support :

Classifieur bayésien naïf

Supports :

Théorie de l'apprentissage

Supports :

Clustering

Supports :

  • transparents (en anglais, dernière mise à jour 18/10/2019) ;

Autres sujets :

Exercices et TP

Introduction

Arbres de décision

  • TP sur les arbres de décision (en anglais)

Évaluation

Annales