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Cours.Semaine4 History

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October 23, 2020, at 02:40 PM EST by 132.227.202.156 -
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  • Enoncé du TME : TME4
October 23, 2020, at 02:39 PM EST by 132.227.202.156 -
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  • Enoncé du TME : TME4
  • Soumission des TME : lien
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Le poly du cours : cours4.pdf et le poly en version 4 slides / page : cours4_4.pdf

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Le poly du cours : cours4.pdf et le poly en version 4 slides / page : cours4_4.pdf

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Recueil de TD : TD4.pdf

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Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)

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et le poly en version 4 slides / page : cours4_4.pdf

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Complément d'information TD/TME (notamment pour le groupe 3): lien

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(:comment Complément d'information TD/TME (notamment pour le groupe 3): [[Cours.Semaine4Complement | lien]] :)

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Le poly du cours : cours4.pdf

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Le poly du cours : cours4.pdf

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Recueil de TD : TD4.pdf

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Recueil de TD : TD4.pdf

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Enoncé du TME : TME4

Bibliographie

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  • Enoncé du TME : TME4
  • Soumission des TME : lien

Bibliographie

October 14, 2014, at 06:18 PM EST by 132.227.206.222 -
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Complément d'information TD/TME (notamment pour le groupe 3): lien

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Bibliographie

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Bibliographie

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TD / TME

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TD

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Enoncé du TME : : TME4

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Enoncé du TME : TME4

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TME

Enoncé du TME : : TME4

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Le poly du cours : cours4.pdf Δ

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Le poly du cours : cours4.pdf

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TD / TME

Recueil de TD : TD4.pdf

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  quelques rappels utiles pour comprendre pourquoi l'algorithme fonctionne.
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  quelques rappels utiles pour comprendre pourquoi l'algorithme EM fonctionne.
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  1. Rappels de maths sur la convexité : quelques rappels utiles pour comprendre pourquoi l'algorithme fonctionne.
  2. Description de EM : EM est un algorithme utile pour apprendre les paramètres de distributions à partir de base de données avec données manquantes (ce qui arrive souvent en pratique). Dans le cours, on décrit l'algorithme et on montre son fonctionnement sur quelques exemples.
  3. Justification de EM : on montre pourquoi EM converge vers un maximum (local) de vraisemblance.
  4. Mixtures de Gaussiennes : L'estimation de certains paramètres de lois un peu compliquées, comme les mixtures de gaussiennes, s'avère complexe à réaliser avec le maximum de vraisemblance. Dans cette partie du cours, on montre comment EM peut permettre de s'affranchir de cette dificulté.

Le poly du cours : cours4.pdf Δ

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  1. système de recommandation (suite du cours 3)
  2. reconstruction de génotypes à partir de phénotypes
  3. tracking d'objets avec occlusions
  4. classification d'images (suite du cours 3)
  5. étude des éruptions du geyser "Old Faithful"
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Cours 4 : l'algorithme EM''

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Cours 4 : l'algorithme EM

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Cours 4 : l'algorithme EM''

Contenu du cours

Quelques exemples abordés en cours

Bibliographie