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Plan du cours
Introduction au Data mining et Machine Learning
- Apprentissage statistique vs. apprentissage automatique
- Itération et évaluation
- Compromis biais-variance
Régression
- Régression linéaire
- Généralisations et non-linéarité
- Exercices
Classification
- Rappel sur la classification bayésienne
- Bayes naïf
- Analyse dicriminante
- Régression logistique
- K-voisins les plus proches
- Machines à vecteurs de support
- Réseaux neuronaux
- Arbres de décision
- Exercices
Validation croisée et rééchantillonnage
- Approches de validation croisée
- Bootstrap
- Exercices
Apprentissage non supervisé
- K-means clustering
- Exemples d'apprentissage non supervisé
- Défis de l'apprentissage non supervisé et au-delà des K-moyennes
Sujets avancés
- Modèles d'ensemble
- Modèles mixtes
- Boosting
- Exemples
Réduction multidimensionnelle
- Analyse factorielle
- Analyse en composantes principales
- Exemples
Pré requis
Ce cours fait partie de l'ensemble de compétences Data Scientist (Domaine: Techniques et méthodes analytiques).
14 heures
Nos Clients témoignent (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in