Compléments de Mathématiques 2 — Travaux Pratiques

Introduction au Machine Learning — Licence 3 MIASHS — Semestre 6

  • TP1 — Jeux de données et variables Exploration des données, types de variables, statistiques descriptives
  • TP2 — Analyse du Titanic Analyse préliminaire du jeu de données Titanic
  • TP3 — Métriques et Validation Croisée Métriques d'évaluation, validation croisée k-fold
  • TP4 — Transformation et Imputation Transformation de variables, imputation, data leakage
  • TP5 — KNN Apprentissage supervisé et classification par k plus proches voisins
  • TP6 — Naive Bayes Classification naïve bayésienne
  • TP7 — Arbre de décision Classification par arbre de décision, élagage, nested CV
  • TP8 — Apprentissage non supervisé Clustering K-means sur le jeu de données iris
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