Plan du cours

  • Bayes naïf
  • Modèles multinomiaux
  • Analyse bayésienne de données catégorielles
  • Analyse discriminante
  • Régression linéaire
  • Régression logistique
  • GLM
  • Algorithme EM
  • Modèles Mixtes
  • Modèles additifs
  • Classification
  • KNN
  • Modèles graphiques bayésiens
  • Analyse Factorielle (AF)
  • Analyse en composantes principales (ACP)
  • Analyse des composants indépendants (ICA)
  • Machines à vecteurs de support (SVM) pour la régression et la classification
  • Booster
  • Modèles d'ensemble
  • Les réseaux de neurones
  • Modèles de Markov cachés (HMM)
  • Modèles d’états spatiaux
  • Regroupement
  14 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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