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Le but de l'EC est d'initier les élèves-ingénieurs aux méthodes et algorithmes de Machine Learning pour traiter des masses de données. 

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  2. Supervised Learning

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Résumé de section

  • Préambule
  • 1 - Introduction
  • 2 - Clustering
  • 3 - Optimization
  • Supervised Learning
  • Trees and forests
  • Archives Examens
  • Examen Machine
  • Supervised Learning

    • Advice for Applying Machine Learning de Andrew Ng (Stanford) Fichier
    • Logistic Regression Fichier
    • Practice Session - Logistic Regression Fichier
    • Script utility.py Fichier
    • Dataset: spambase.zip Fichier
    • Dataset Mnist.zip Fichier
    • Due Practice Session Logistic Regression Devoir
    • Linear SVM Fichier
    • Classwork Linear SVM Fichier
    • Python Code to compute W and b (for SVM on your own) Fichier
    • Practical Session: Linear SVM Fichier
    • Script utility_svm.py Fichier
    • Due Linear SVM Labwork Devoir
    • Kernel SVM Fichier
    • Practice Session : Kernel SVM Fichier
    • Due Practice Session Work : Kernel SVM Devoir
    • Deep learning: introduction Fichier
    • Practice session Deep learning Fichier
    • DataMixtures.zip Fichier
    • utils_intro_deep.py Fichier
    • Due Practice Session : Deep learning Devoir
    • Model Selection Fichier
    • Practice Model Selection Fichier
    • Data Splice Fichier
    • Splice test Fichier
    • Due Model Selection Devoir
◄3 - Optimization
►Trees and forests
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