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Supervised learning

  • ECTS

    3 crédits

  • Composante

    Sciences Fondamentales et Appliquées

Description

Cet enseignement permet d’apporter les connaissances nécessaires aux méthodes de classification supervisée et à leur application en pratique.

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Objectifs

  • Classifieur de Bayes, analyse discriminante linéaire et quadratique,
  • Régression logistique pour la classification
  • Méthodes des k plus proches voisins
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Classification and Regression Trees (CART), forêts aléatoires
  • Ensemble classifier, algorithmes de boosting
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Heures d'enseignement

  • Supervised learning - CMCM10h
  • Supervised learning - TDTD15h

Pré-requis nécessaires

Cours  de Probabilités et Statistique paramétrique, Optimisation

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Informations complémentaires

Les cours seront dispensés en anglais.

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Compétences visées

A l'issue de ce cours l'étudiant devra savoir mettre en pratique sous les logiciels R ou Python des méthodes de classification supervisée telles que la régression logistique, méthode des k plus proches voisins, SVM, CART et LDA. Il devra connaître les algorithmes de boosting et ensemble classifiers et savoir choisir une bonne méthode pour des vraies données à analyser et interpréter les résultats obtenus.

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Bibliographie

  1. L. Devroye, L. Györfy, G. Lugosi, A Probabilistic Theory of Pattern Recognition, Springer-Verlag, New York, 1996.
  2. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman,The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, 2009.
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