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Cours.Semaine2 History

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Recueil de TD : [[(Attach:) 2017_MAPSI_TDall.pdf | lien]]
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Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)
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Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD2.pdf | TD2.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:) 2017_MAPSI_TDall.pdf | lien]]
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et le poly en 4 slides / pages : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours2_4.pdf | cours2_4.pdf]]
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et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours2_4.pdf | cours2_4.pdf]]
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et le poly en 4 slides / pages : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours2_4.pdf | cours2_4.pdf]]
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Enoncé du TME : [[Cours.TME2 | TME2]]
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* Enoncé du TME : [[Cours.TME2 | TME2]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%

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Tables de la loi normale et de la loi du {$\chi^2$} :
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Tables de la loi normale, de la loi du {$\chi^2$} et de la loi de Student:
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Le poly du cours : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours2.pdf | cours2.pdf]]

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Le poly du cours : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours2.pdf | cours2.pdf]]

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Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD2.pdf | TD2.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD2.pdf | TD2.pdf]]
Changed line 52 from:
[[(Attach:)2014_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]
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[[(Attach:)2015_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]
Changed lines 62-63 from:
# convergences : %target=_blank% http://nobelis.eu/photis/PrLimit/conv_loi.html %%
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# convergences : %target=_blank% http://nobelis.eu/photis/PrLimit/conv_loi.html %%
# Poly de probas et stats de DEUST [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/polys/deust-probas-02-03.pdf | deust.pdf]]
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Tables de la loi normale et de la loi du {$\chi^2$} :
[[(Attach:)2014_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]

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Tables de la loi normale et de la loi du {$\chi^2$} :
[[(Attach:)2014_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]
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Tables de la loi normale et de la loi du {$\chi^2$} : [[2014_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]
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Tables de la loi normale et de la loi du {$\chi^2$} :
[[(Attach:)2014_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]
Added lines 54-55:

Tables de la loi normale et de la loi du {$\chi^2$} : [[2014_MAPSI_lois.pdf | lois.pdf]]
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Enoncé du TME :
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Enoncé du TME : [[Cours.TME2 | TME2]]
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!!!%section%TD / TME%%
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!!!%section%TD%%
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!!!%section%TME%%

Enoncé du TME :
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# convergences : http://nobelis.eu/photis/PrLimit/conv_loi.html
to:
# convergences : %target=_blank% http://nobelis.eu/photis/PrLimit/conv_loi.html %%
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# Gilbert Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique, Editions TECHNIP, 2006
# convergences : http://nobelis.eu/photis/PrLimit/conv_loi.html
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Le poly du cours : [[(Attach:)cours2.pdf]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours2.pdf | cours2.pdf]]
Added lines 46-49:

!!!%section%TD / TME%%

Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD2.pdf | TD2.pdf]]
Added lines 33-35:
Le poly du cours : [[(Attach:)cours2.pdf]]

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!!!%section%Ressources%%


to:
Added line 48:
Changed lines 8-9 from:
  il s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres et l'on 
 
s'appuiera sur celle-ci dans les cours 3 et 4.
to:
  il s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres et
 
l'on s'appuiera sur celle-ci dans les cours 3 et 4.
Changed lines 11-13 from:
  cette propriété est l'un des deux fondements qui permettent la manipulation de
  probabilités de grandes tailles sur ordinateur (utilisées par exemple
pour réaliser des
  diagnostic de panne, etc).
to:
  cette propriété est l'un des deux fondements qui permettent la manipulation
  de probabilités de grandes tailles sur ordinateur (utilisées par exemple
 
pour réaliser des diagnostic de panne, etc).
Changed lines 15-16 from:
  Ce sont les loi suivies par des expériences de type pile ou face. Elles forment le fondement
  des lois multinomiales, qui sont très utilisées en intelligence artificielle.
to:
  Ce sont les loi suivies par des expériences de type pile ou face. Elles
  forment le fondement des lois multinomiales, qui sont très utilisées en
  intelligence artificielle.
Changed lines 19-21 from:
  Il s'agit probablement de la loi continue la plus importante en probas / stats. Dès lors
  que l'on s'intéresse à des sommes ou des moyennes de variables aléatoires, on aboutit
  inéluctablement à cette loi.
to:
  Il s'agit probablement de la loi continue la plus importante en probas /
 
stats. Dès lors que l'on s'intéresse à des sommes ou des moyennes de
  variables aléatoires, on aboutit inéluctablement à cette loi.
Changed lines 23-25 from:
  Il s'agit du principe qui justifie qu'à partir d'échantillons observés, on sera en mesure
  d'estimer les distributions de probabilité des variables aléatoires qui ont engendré ces
  échantillons. Cela nous servira, notamment, à justifier que les algorithmes d'apprentissage
to:
  Il s'agit du principe qui justifie qu'à partir d'échantillons observés, on
  sera en mesure d'estimer les distributions de probabilité des variables
  aléatoires qui ont engendré ces échantillons. Cela nous servira, notamment,
 
à justifier que les algorithmes d'apprentissage
Changed lines 29-33 from:
  Ce théorème est la justification que toute somme ou moyenne de variables aléatoires
  indépendantes suivant la même loi (quelle qu'elle soit) suit approximativement une loi
  normale.

!!!%section%Quelques exemples vus en cours%%
to:
  Ce théorème est la justification que toute somme ou moyenne de variables
  aléatoires indépendantes suivant la même loi (quelle qu'elle soit) suit
  approximativement une loi normale.

!!!%section%Quelques exemples abordés en cours%%

# A-t-on intérêt à parier sur le fait que 2 étudiants de MAPSI ont le même
  jour de naissance ?
# Utilisation des indépdances conditionnelles pour les performances de
  moteurs d'avion et le monitoring de patients
# La planche de Galton
# Utilisation de lois normales pour proposer des recommandations et faire
  du tracking d'objets dans des séquences vidéos.
Changed lines 31-32 from:
!!!%section%Exemples vus en cours%%
to:
!!!%section%Quelques exemples vus en cours%%
Added lines 34-35:

Changed line 7 from:
# %course_topic%''Indépendance mutuelle'' :%%
to:
# %course_topic%''Indépendance mutuelle'' : %%
Changed lines 10-20 from:
# %course_topic%''Indépendance conditionnelle'' :%% cette propriété est l'un des deux fondements qui permettent la manipulation de probabilités de grandes tailles sur ordinateur (utilisées par exemple pour réaliser des diagnostic de panne, etc).
# Loi de Bernoulli / Loi binomiale
#
Loi normale
# Loi des grands nombres
# Théorème central-limite

!!!Exemples vus en cours

!!!Ressources

!!!Bibliographie
to:
# %course_topic%''Indépendance conditionnelle'' : %%
  cette propriété est
l'un des deux fondements qui permettent la manipulation de
  probabilités de grandes tailles sur ordinateur (utilisées par exemple pour réaliser des
  diagnostic de panne, etc).
# %course_topic%''Loi de Bernoulli /
Loi binomiale'' : %%
  Ce sont les loi suivies par des expériences de type pile ou face. Elles forment le fondement
  des lois multinomiales, qui sont très utilisées en intelligence artificielle.
# %course_topic%''Loi normale'' : %%
  Il s'agit probablement de la loi continue la plus importante en probas / stats. Dès lors
  que l'on s'intéresse à des sommes ou des moyennes de variables aléatoires, on aboutit
  inéluctablement à cette loi.
# %course_topic%''Loi des grands nombres'' : %%
  Il s'agit du principe qui justifie qu'à partir d'échantillons observés, on sera en mesure
  d'estimer les distributions de probabilité des variables aléatoires qui ont engendré ces
  échantillons. Cela nous servira, notamment, à justifier que les algorithmes d'apprentissage
  que l'on développera produisent des résultats sensés.
# %course_topic%''Théorème central-limite'' : %%
  Ce théorème est la justification que toute somme ou moyenne de variables aléatoires
  indépendantes suivant la même loi (quelle qu'elle soit) suit approximativement une loi
  normale.

!!!%section%Exemples vus en cours%%

!!!%section%Ressources%%

!!!%section%Bibliographie%%
Changed lines 7-9 from:
# %course_topic%''Indépendance mutuelle'' :%% il s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres et l'on s'appuiera sur celle-ci dans les cours 3 et 4.
to:
# %course_topic%''Indépendance mutuelle'' :%%
  il
s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres et l'on 
 
s'appuiera sur celle-ci dans les cours 3 et 4.
Added line 2:
%define=section color=blue%
Changed lines 5-8 from:
!!!Contenu du cours

#
%course_topic%''Indépendance mutuelle'' :%% il s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres
# indépendance conditionnelle
to:
!!!%section%Contenu du cours%%

# %course_topic%
''Indépendance mutuelle'' :%% il s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres et l'on s'appuiera sur celle-ci dans les cours 3 et 4.
# %course_topic%''Indépendance conditionnelle'' :%% cette propriété est l'un des deux fondements qui permettent la manipulation de probabilités de grandes tailles sur ordinateur (utilisées par exemple pour réaliser des diagnostic de panne, etc).
Added line 1:
%define=course_topic color=red%
Changed line 6 from:
# ''Indépendance mutuelle'' :
to:
# %course_topic%''Indépendance mutuelle'' :%% il s'agit d'une propriété fondamentale en apprentissage de paramètres
Changed line 5 from:
# Indépendance mutuelle
to:
# ''Indépendance mutuelle'' :
Changed lines 1-4 from:
!!Cours 2 : rappels de probas / stats!!

!!!Contenu du cours!!!
to:
!!Cours 2 : rappels de probas / stats

!!!Contenu du cours
Changed lines 12-16 from:
!!!Exemples vus en cours!!!

!!!Ressources!!!

!!!Bibliographie!!!
to:
!!!Exemples vus en cours

!!!Ressources

!!!Bibliographie
Added lines 1-16:
!!Cours 2 : rappels de probas / stats!!

!!!Contenu du cours!!!

# Indépendance mutuelle
# indépendance conditionnelle
# Loi de Bernoulli / Loi binomiale
# Loi normale
# Loi des grands nombres
# Théorème central-limite

!!!Exemples vus en cours!!!

!!!Ressources!!!

!!!Bibliographie!!!