Difference between revisions of "Courses/MLEA1"
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Reda Dehak (talk | contribs) m |
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|teacher=Reda |
|teacher=Reda |
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|period=S4, Ing2 |
|period=S4, Ing2 |
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− | |audience=Majeure, SCIA |
+ | |audience=Majeure, SCIA, CSI |
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|optional course=non |
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|module=Informatique Fondamentale |
|module=Informatique Fondamentale |
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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 |
|content=* Introduction |
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+ | * Théorie de la décision bayésienne |
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− | * Méthodes des K plus proche voisins |
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− | * Principes, distances, WKNN, KNN Composite, Optimisation |
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* Méthodes d'évaluation des classifieurs |
* Méthodes d'évaluation des classifieurs |
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+ | * Réduction de Dimension (Analyse en Composantes Principales, Analyse Discriminante Linéaire (Analyse de Fischer)) |
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− | * Classifieur SVM, Profile SVM, Notion de Kernel |
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+ | * Arbre de décision |
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− | * Extension Multiclasse de classifieurs binaires |
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− | * TP de mise en pratique |
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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 |
Revision as of 15:52, 7 July 2014
Titre |
Classifieurs "Machine Learning" niveau-1 |
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Sigle |
MLEA1 |
Enseignant | |
Période |
S4, Ing2 |
Public |
Majeure, SCIA, CSI"CSI" is not in the list (InfoSup, InfoSpé, Tronc-commun, Majeure, Apprentis, Cycle Ing, SCIA, AppIng, RDI, IMAGE, ...) of allowed values for the "Course audience" property. |
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 |