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maroc [2023/08/31 16:22] rdouc [Période] |
maroc [2024/06/03 14:08] rdouc [Introduction] |
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- | * **Période** 2 au 27 octobre. | + | * **Période** 30 au 25 octobre 2024. |
* Le programme: base de statistiques et introduction à l'apprentissage statistique couvrant | * Le programme: base de statistiques et introduction à l'apprentissage statistique couvrant | ||
- les bases mathématiques des statistiques | - les bases mathématiques des statistiques | ||
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- Linear Algebra and Optimization for ML - a textbook | - Linear Algebra and Optimization for ML - a textbook | ||
- Regression de Matzner | - Regression de Matzner | ||
- | [[https://temtsp-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/randal_douc_telecom-sudparis_eu/EtsbQHsQZhVGsmUfViD8DaYBLMdouaj4rbFeHEB84hNinA?e=l1saI0|Liens vers documents pédagogiques.]] | + | [[https://temtsp-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/randal_douc_telecom-sudparis_eu/EtsbQHsQZhVGsmUfViD8DaYBB5AsMjbgGvq-rJToiMKdkg?e=hgcZjh|Liens vers documents pédagogiques.]] |
===== Période ===== | ===== Période ===== | ||
Line 34: | Line 34: | ||
* Définition des tests statistiques, erreurs de type I et II. | * Définition des tests statistiques, erreurs de type I et II. | ||
* Différents tests statistiques dans le modèle gaussien. | * Différents tests statistiques dans le modèle gaussien. | ||
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* **Période 2**: du 12/10 au 13/10 puis du 16/10 au 20/10. //Intervenant//: **Randal Douc**. Régression et classification supervisée. | * **Période 2**: du 12/10 au 13/10 puis du 16/10 au 20/10. //Intervenant//: **Randal Douc**. Régression et classification supervisée. | ||
- | * Algorithme EM, mélange de gaussiennes. | + | * Régression: |
- | * Régression linéaire simple, | + | * Régression linéaire simple, |
- | * Régression linéaire multiple, | + | * Régression linéaire multiple, |
- | * Inférence dans le modèle linéaire gaussien. | + | * Diagnostic de modèle. |
- | * Moindres carrés généralisées. | + | * Inférence dans le modèle linéaire gaussien. |
- | * Régression logistique. | + | * Sélection de variables. |
- | * Classification supervisée, risque bayésien. | + | * Ridge, Lasso, Elastic-Net |
- | * Classifieurs de Bayes: (Exercices...) | + | * Classification supervisée: |
- | * mélange de gaussiennes. | + | * Classifieur optimal de Bayes. |
- | * classification logistique. | + | * Algorithme EM, mélange de gaussiennes. |
- | * K plus proches voisins | + | * Régression logistique bi-classe. |
+ | * Boosting, forêts aléatoires. | ||
* **Période 3**: du 23/10 au 27/10. //Intervenant//: **Laurent Risser**. Optimisation. | * **Période 3**: du 23/10 au 27/10. //Intervenant//: **Laurent Risser**. Optimisation. | ||
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Contact local: | Contact local: | ||
* Pr. Nicolas Cheimanoff, [[[email protected]|email]] | * Pr. Nicolas Cheimanoff, [[[email protected]|email]] | ||
- | * Directeur de l'EMINES - School of Industrial Management | + | * Directeur de l'EMINES - School of Industrial Management [[https://www.emines-ingenieur.org/|site de l'emines]] |
* Responsable de la Préparation Education Fellow UM6P | * Responsable de la Préparation Education Fellow UM6P | ||
* Université Mohammed VI Polytechnique. [[https://www.um6p.ma/|site de l'université]] | * Université Mohammed VI Polytechnique. [[https://www.um6p.ma/|site de l'université]] | ||