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world:introml
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world:introml [2026/10/01 16:49] rdouc |
world:introml [2026/10/01 16:57] (current) rdouc [Table] |
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| - | Documents de cours (<color /red>Répertoire partagé </color>): | + | 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]] | * [[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) | ||
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| - | ^ Date ^ Thèmes abordés ^ Commentaires ^ | + | ^ 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 | | + | | 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. | | + | | 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 | | | + | | Wed 30/09 | Fin des méthodes de gradient | | |
| - | | Thursd 30/09 | Regression supervisée (1) | régression supervisée simple/multiple, design matrix, hat matrix, projection orthogonale, Gauss-Markov. | + | | 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. | |
| ~~DISCUSSION|Ask your questions below~~ | ~~DISCUSSION|Ask your questions below~~ | ||
world/introml.1790866165.txt.gz · Last modified: 2026/10/01 16:49 by rdouc
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