Cours
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
'''Pour les réfractaires à notebook:'''
* Le sujet au format pdf : [[(Attach:)TME10sujet.pdf | lien]]
* le canevas python: [[(Attach:)TME10canevas.py | lien]]
[[,Regul | La régularisation en 2 gif animés...]]
Cours.IntroML History
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Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10bis.pdf | pdf]]
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Poly: [[(Attach:)2020_MAPSI_Cours10bis.pdf | pdf]]
Changed lines 24-37 from:
Sujet : [[(Attach:)usps_etu.ipynb | Fichier jupyter]]
Données : [[(Attach:)usps_verysmall.pkl | Fichier de données usps]]
'''Pour lancer un notebook python'''
jupyter-notebook usps_etu.ipynb
Ca doit ouvrir une fenêtre web dans laquelle vous allez travailler pour votre TME
'''Pour les réfractaires à notebook:'''
* Le sujet au format pdf : [[(Attach:)TME10sujet.pdf | lien]]
* le canevas python: [[(Attach:)TME10canevas.py | lien]]
Données : [[(Attach:)usps_verysmall.pkl | Fichier de données usps]]
'''Pour lancer un notebook python'''
jupyter-notebook usps_etu.ipynb
Ca doit ouvrir une fenêtre web dans laquelle vous allez travailler pour votre TME
'''Pour les réfractaires à notebook:'''
* Le sujet au format pdf : [[(Attach:)TME10sujet.pdf | lien]]
* le canevas python: [[(Attach:)TME10canevas.py | lien
to:
Sujet : [[(Attach:)2020_tme10.zip | Fichier jupyter + ressources]]
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'''Pour les réfractaires à notebook:'''
* Le sujet au format pdf : [[(Attach:)TME10sujet.pdf | lien]]
* le canevas python: [[(Attach:)TME10canevas.py | lien]]
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[[,Regul | La régularisation en 2 gif animés...]]
Changed lines 24-32 from:
Sujet : [[Cours.Semaine10ML |lien]]
to:
Sujet : [[(Attach:)usps_etu.ipynb | Fichier jupyter]]
Données : [[(Attach:)usps_verysmall.pkl | Fichier de données usps]]
'''Pour lancer un notebook python'''
jupyter-notebook usps_etu.ipynb
Ca doit ouvrir une fenêtre web dans laquelle vous allez travailler pour votre TME
Données : [[(Attach:)usps_verysmall.pkl | Fichier de données usps]]
'''Pour lancer un notebook python'''
jupyter-notebook usps_etu.ipynb
Ca doit ouvrir une fenêtre web dans laquelle vous allez travailler pour votre TME
Changed lines 10-20 from:
introduction détaillée de la fonction coût, retour
# %course_topic%''Formulation des moindres carrés'' : %%
expression d'une fonction de coût, résolution analytique, parallèle avec la résolution précedente
# %course_topic%''Indicateurde qualité R2'' : %%
# %course_topic%''Cas multi-dimensionnel'' : %%
Formulation multi-dimensionelle, re-formulation matricielle du problème de minimisation de coût
# %course_topic%''Extensions diverses'' : %%
ADALINE, Perceptron...
Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10.pdf | pdf]]
expression d'une fonction de coût, résolution analytique, parallèle avec la résolution précedente
# %course_topic%''Indicateur
# %course_topic%''Cas multi-dimensionnel'' : %%
# %course
ADALINE, Perceptron...
Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10
to:
introduction détaillée de la fonction coût, retour sur la descente de gradient
# %course_topic%''Introduction rapide de la régularisation, sélection de modèles'' : %%
expression d'une fonction de coût régularisée, étude des cas limites, illustration, Retour sur la validation croisée
# %course_topic%''Regression logistique'' : %%
Formulation, résolution
Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10bis.pdf | pdf]]
# %course_topic%''Introduction rapide de la régularisation, sélection de modèles'' : %%
expression d'une fonction de coût régularisée, étude des cas limites, illustration, Retour sur la validation croisée
# %course_topic%''Regression logistique'' : %%
Formulation, résolution
Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10bis.pdf | pdf]]
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Sujet : [[Cours.Semaine10TME10 |lien]]
to:
Sujet : [[Cours.Semaine10ML |lien]]
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%define=course_topic color=red%
%define=section color=blue%
!!Cours 10: Formulations discriminantes, sélection de modèles
!!!%section%Contenu du cours%%
# %course_topic%''Panorama des techniques de machine learning'' : %%
formulations supervisées, non-supervisées, problématiques (classification, régression, ...)
# %course_topic%''Limites des moindres carrés, introduction du perceptron'' : %%
introduction détaillée de la fonction coût, retour
# %course_topic%''Formulation des moindres carrés'' : %%
expression d'une fonction de coût, résolution analytique, parallèle avec la résolution précedente
# %course_topic%''Indicateur de qualité R2'' : %%
# %course_topic%''Cas multi-dimensionnel'' : %%
Formulation multi-dimensionelle, re-formulation matricielle du problème de minimisation de coût
# %course_topic%''Extensions diverses'' : %%
ADALINE, Perceptron...
Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10.pdf | pdf]]
!!!%section%TD%%
Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)
!!!%section%TME%%
Sujet : [[Cours.Semaine10TME10 |lien]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
!!!%section%Bibliographie et références utiles%%
* Saporta
* Duda, Hart, Stork : pattern classification
%define=section color=blue%
!!Cours 10: Formulations discriminantes, sélection de modèles
!!!%section%Contenu du cours%%
# %course_topic%''Panorama des techniques de machine learning'' : %%
formulations supervisées, non-supervisées, problématiques (classification, régression, ...)
# %course_topic%''Limites des moindres carrés, introduction du perceptron'' : %%
introduction détaillée de la fonction coût, retour
# %course_topic%''Formulation des moindres carrés'' : %%
expression d'une fonction de coût, résolution analytique, parallèle avec la résolution précedente
# %course_topic%''Indicateur de qualité R2'' : %%
# %course_topic%''Cas multi-dimensionnel'' : %%
Formulation multi-dimensionelle, re-formulation matricielle du problème de minimisation de coût
# %course_topic%''Extensions diverses'' : %%
ADALINE, Perceptron...
Poly: [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours10.pdf | pdf]]
!!!%section%TD%%
Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)
!!!%section%TME%%
Sujet : [[Cours.Semaine10TME10 |lien]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
!!!%section%Bibliographie et références utiles%%
* Saporta
* Duda, Hart, Stork : pattern classification