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world:introml

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world:introml [2026/09/29 10:31]
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 +<WRAP center round tip 80%>
 +Documents de cours (<color /​pink>​Répertoire partagé </​color>​): ​
 +      * [[https://​drive.google.com/​drive/​folders/​1s_x_8xzDSTri6a_QVr2akyeaDfKS21P2?​usp=sharing|Cliquer ici pour aller dans le répertoire partagé]]
 +      * Vous y trouverez: ​
 +              * Un livre qui pourra appuyer le cours (Understanding Machine Learning: from theory to algorithms)
 +              * Un fichier que je réactualise (les notes de cours sur tablette qu'on écrit ensemble)
 +              * Deux fichiers de cours sur la régression supervisée (Reg1.pdf et Reg2.pdf)
 +</​WRAP>​
  
-^  Date       ​^ ​ Thèmes abordés ​                                                              ​^ ​ Commentaires ​                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     ^ 
-| Mon 28/09   ​| ​ Rappels de Statistiques. {{:​world:​polystats.pdf| polycopié stat}} ​           |  Modèles paramétriques,​ semi-paramétriques,​ non paramétriques. Modèles dominés, exponentiels,​ estimateurs,​ consistance,​ normalité asymptotique,​ biais, variance, Information de Fisher, distance de Kullback, vraisemblance,​ log-vraisemblance,​ régions/​intervalles de confiance, tests, erreurs de 1ère et 2ème espèce, p-valeur, test classiques | 
-| Tues 29/09  | Méthodes liées au gradient. ​                                                  | Gradient, dérivée directionnelle,​ hessienne, descente de gradient, résultats de convergence. ​                                                                                                                                                                                                                                                      | 
-| Wed 30/09   | Stat non param/ Introduction au machine learning / Regression supervisée (1)  |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | 
  
  
  
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 +^  Date         ​^ ​ Thèmes abordés ​                                                                    ​^ ​ Commentaires ​                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     ^
 +| Mon 28/09     ​| ​ Rappels de Statistiques. {{:​world:​polystats.pdf| polycopié stat}} ​                 | Modèles paramétriques,​ semi-paramétriques,​ non paramétriques. Modèles dominés, exponentiels,​ estimateurs,​ consistance,​ normalité asymptotique,​ biais, variance, Information de Fisher, distance de Kullback, vraisemblance,​ log-vraisemblance,​ régions/​intervalles de confiance, tests, erreurs de 1ère et 2ème espèce, p-valeur, test classiques ​ |
 +| Tues 29/09    | Méthodes liées au gradient. ​ {{ :​world:​td1.pdf |Feuille TD1}}                       | Gradient, dérivée directionnelle,​ hessienne, descente de gradient, résultats de convergence. ​                                                                                                                                                                                                                                                      |
 +| Wed 30/09     | Fin des méthodes de gradient ​                                                       |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
 +| Thursd 01/10  | Regression supervisée (1). Fichier Reg1.pdf et Reg2.pdf dans le répertoire partagé ​ | régression supervisée simple/​multiple,​ design matrix, hat matrix, projection orthogonale,​ Gauss-Markov. ​                                                                                                                                                                                                                                           |
  
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world/introml.1790670677.txt.gz · Last modified: 2026/09/29 10:31 by rdouc