ACT6100
Présentation du cours
Introduction
Introduction
Apprentissage automatique
Comment les machines apprennent
En pratique
Types d'apprentiddage
Exercices
Les données
La collecte des données
Propriété des données
Nettoyage des données
Complément
Introduction à Python
Lignes de commande
Généralisation des données
Fractionnement des données
Éviter le overfitting
Validation croisée (CV)
Régularisation (Apperçu)
Sélection de variables et réduction de dimensions
Hyperparamètres
Surajustement
Exercices
Apprentissage supervisé
Régression
Régression linéaire simple
Régression linéaire multiple
Exemple
Prédictions avec un modèle de régression
Régression logistique
Exemple
Exercices
La régularisation
Ridge
LASSO
La propriété de sélection variable du lasso
Elastic Net
Sélection des paramètres calibrage
Exercices
Réduction des dimensions
Exemples des images
Analyse par composantes principales
Introduction à l'ACP
La régression par l’ACP
Visualization avec l’ACP : Hand-written digits
L’ACP pour la compression
L’ACP pour la compression
APC incrémentielle
Conclusion
Exercices
open issue
Index
