Difference between revisions of "Courses/MLEA1"
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|title=Classifieurs "Machine Learning" niveau-1 |
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|objectives=Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet. |
|objectives=Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet. |
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⚫ | |||
− | |content=* Introduction |
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− | * Théorie de la décision bayésienne |
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− | * Méthodes d'évaluation des classifieurs |
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⚫ | |||
− | * Arbre de décision |
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|references=Neural Networks : A Comprehensive Foundation (Simon Haykin) : 3rd Edition, Prentice Hall |
|references=Neural Networks : A Comprehensive Foundation (Simon Haykin) : 3rd Edition, Prentice Hall |
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Pattern Classification (Duda, Hart, Stock) : 2nd Edition, Wiley-Interscience |
Pattern Classification (Duda, Hart, Stock) : 2nd Edition, Wiley-Interscience |
Latest revision as of 15:34, 4 February 2020
Titre |
Classifieurs "Machine Learning" niveau-1 |
---|---|
Sigle |
MLEA1 |
Enseignant | |
Période |
S4, Ing2 |
Public |
Majeure, SCIA, RDI |
Contrôle | |
Durée | |
Optionnel |
non |
Module |
Informatique Fondamentale |
Prérequis |
ANDO |
Objectifs |
Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet. |
Plan |
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Documentation |
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Support | |
Journaux |