Courses/MLEA1

Titre	Classifieurs "Machine Learning" niveau-1
Sigle	MLEA1
Enseignant	Reda Dehak
Période	S4, Ing2
Public	Majeure, SCIA
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	Introduction Méthodes des K plus proche voisins Principes, distances, WKNN, KNN Composite, Optimisation Méthodes d'évaluation des classifieurs Classifieur SVM, Profile SVM, Notion de Kernel Extension Multiclasse de classifieurs binaires TP de mise en pratique
Documentation	Neural Networks : A Comprehensive Foundation (Simon Haykin) : 3rd Edition, Prentice Hall Pattern Classification (Duda, Hart, Stock) : 2nd Edition, Wiley-Interscience Localized Support Vector Machine and its efficient Algorithm (Cheng: 2007) Weighted K-Nearest-Neighbor Techniques and Ordinal Classification (Hechenbichler, Schliep: 2004) SVM-KNN: Discriminative nearest neighbour classification for visual category recognition (Zhang et al): CVPR 2006 A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection (Kohavi: 1995)
Support
Journaux