Cours
!!!%section%TME%%
Enoncé du TME : : [[Cours.TME4 | TME4]]
!!!%section%TD / TME%%
Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD4.pdf | TD4.pdf]]
# système de recommandation (suite du cours 3)
# reconstruction de génotypes à partir de phénotypes
# tracking d'objets avec occlusions
# classification d'images (suite du cours 3)
# étude des éruptions du geyser "Old Faithful"
Cours.Semaine4 History
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* Enoncé du TME : [[(attach:)2020_tme4.zip | TME4]]
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* Enoncé du TME : [[(Attach:)2020_tme4.zip | TME4]]
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* Enoncé du TME : [[Cours.TME4 | TME4]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
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* Enoncé du TME : [[(attach:)2020_tme4.zip | TME4]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours4.pdf | cours4.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours4_4.pdf | cours4_4.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)
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Le poly du cours : [[(Attach:)2018_MAPSI_cours4.pdf | cours4.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2018_MAPSI_cours4_4.pdf | cours4_4.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2018_MAPSI_cours4_4.pdf | cours4_4.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD4.pdf | TD4.pdf]]
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Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)
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Complément d'information TD/TME (notamment pour le groupe 3): [[Cours.Semaine4Complement | 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 : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours4.pdf | cours4.pdf]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours4.pdf | cours4.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD4.pdf | TD4.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD4.pdf | TD4.pdf]]
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Enoncé du TME : [[Cours.TME4 | TME4]]
!!!%section%Bibliographie%%
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* Enoncé du TME : [[Cours.TME4 | TME4]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
!!!%section%Bibliographie%%
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
!!!%section%Bibliographie%%
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Complément d'information TD/TME (notamment pour le groupe 3): [[Cours.Semaine4Complement | lien]]
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!!!%section%Bibliographie%%
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!!!%section%Bibliographie%%
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!!!%section%TD%%
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Enoncé du TME : : [[Cours.TME4 | TME4]]
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Enoncé du TME : [[Cours.TME4 | TME4]]
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!!!%section%TME%%
Enoncé du TME : : [[Cours.TME4 | TME4]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)cours4.pdf]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours4.pdf | cours4.pdf]]
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!!!%section%TD / TME%%
Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD4.pdf | 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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# %course_topic%''Rappels de maths sur la convexité'' : %%
quelques rappels utiles pour comprendre pourquoi l'algorithme fonctionne.
# %course_topic%''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.
# %course_topic%''Justification de EM'' : %%
on montre pourquoi EM converge vers un maximum (local) de vraisemblance.
# %course_topic%''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 : [[(Attach:)cours4.pdf]]
quelques rappels utiles pour comprendre pourquoi l'algorithme fonctionne.
# %course_topic%''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.
# %course_topic%''Justification de EM'' : %%
on montre pourquoi EM converge vers un maximum (local) de vraisemblance.
# %course_topic%''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 : [[(Attach:)cours4.pdf]]
Added lines 26-31:
# système de recommandation (suite du cours 3)
# reconstruction de génotypes à partir de phénotypes
# tracking d'objets avec occlusions
# classification d'images (suite du cours 3)
# 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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%define=section color=blue%
!!Cours 4 : l'algorithme EM''
!!!%section%Contenu du cours%%
!!!%section%Quelques exemples abordés en cours%%
!!!%section%Bibliographie%%
%define=section color=blue%
!!Cours 4 : l'algorithme EM''
!!!%section%Contenu du cours%%
!!!%section%Quelques exemples abordés en cours%%
!!!%section%Bibliographie%%