maroc
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maroc [2023/10/23 17:27] rdouc [Période] |
maroc [2024/06/03 14:21] rdouc [Période] |
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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 | ||
| Line 19: | Line 19: | ||
| - 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 ===== | ||
| - | * **Période 1**: du 2/10 au 06/10 puis que 09/10 au 11/10. //Intervenant//: **Thomas Belhalfaoui**. Statistiques. | + | * **Période 1**: du 30/09 au 04/10 puis que 07/10 au 09/10. //Intervenant//: **Thomas Belhalfaoui**. Statistiques. |
| * Distributions gaussiennes, Gamma, Chi carré, Student, distribution de Fisher. | * Distributions gaussiennes, Gamma, Chi carré, Student, distribution de Fisher. | ||
| * Rappel sur loi des grands nombres, Théorème limite. Le lemme de Slutsky et les méthodes delta. | * Rappel sur loi des grands nombres, Théorème limite. Le lemme de Slutsky et les méthodes delta. | ||
| 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. | ||
| - | * **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 10/10 au 11/10 puis du 14/10 au 18/10. //Intervenant//: **Randal Douc**. Régression et classification supervisée. |
| * Régression: | * Régression: | ||
| * Régression linéaire simple, | * Régression linéaire simple, | ||
| Line 41: | Line 41: | ||
| * Inférence dans le modèle linéaire gaussien. | * Inférence dans le modèle linéaire gaussien. | ||
| * Sélection de variables. | * Sélection de variables. | ||
| - | * Ridge, Lasso, Elastic-Net | + | * Ridge, Lasso, Elastic-Net. |
| + | * Validation croisée. | ||
| * Classification supervisée: | * Classification supervisée: | ||
| * Classifieur optimal de Bayes. | * Classifieur optimal de Bayes. | ||
| * Algorithme EM, mélange de gaussiennes. | * Algorithme EM, mélange de gaussiennes. | ||
| - | * Régression logistique bi-classes. | + | * Régression logistique bi-classe. |
| * Boosting, forêts aléatoires. | * Boosting, forêts aléatoires. | ||
| - | * **Période 3**: du 23/10 au 27/10. //Intervenant//: **Laurent Risser**. Optimisation. | + | * **Période 3**: du 21/10 au 25/10. //Intervenant//: **Laurent Risser**. Optimisation. |
| - | * Bases de l'opt | + | * Bases de l'optimisation (optimisation multivarié) |
| - | * | + | |
| - | * | + | |
| - | * imisation (optimisation multivarié) | + | |
| * Minimisation de fonctions convexe (caractérisation variationnelle des points extrêmaux) | * Minimisation de fonctions convexe (caractérisation variationnelle des points extrêmaux) | ||
| * Gradient stochastique (et analyse de convergence pour un coût convexe) | * Gradient stochastique (et analyse de convergence pour un coût convexe) | ||
maroc.txt · Last modified: 2024/06/08 12:24 by rdouc
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