M1 MAEF : Analyse de données

mercredi 30 janvier 2019
par  Nicolas Jouvin

Annonce :

  • Correction complète TD3 en ligne depuis le jeudi 4 avril.
  • Ressource en ligne pour régression logistique.
  • Interrogation numéro 2 décalée en semaine 12.

Lien utiles :

  • Plus avancé :
    • Les Rmarkdowns pour la production de rapports et la reproductibilité des résultats.
    • Manipulation des données et autres spécifités de R à découvrir dans le Tidyverse. En particulier les packages dplyr pour la manipulation de dataframe, et ggplot2 pour la visualisation.

Corrigés

Ressources en ligne

  • LDA/QDA La page explicative de scikit-learn montre assez succintement le modèle probabiliste et la forme de la frontière de décision. A lire à partir de la section 1.2.2
  • Algorithme EM pour les mélanges gaussiens Les slides de Guillaume Obozinski pour son cours au MVA sont disponibles ici. Elles contiennent le Kmeans, les mélanges gaussiens et l’inférence avec l’EM avec toutes les définitions et calculs analytiques.
  • Regression Logistique : ATTENTION : Ne pas perdre de temps sur les algorithmes de maximisation de la vraisemblance.
    • Les slides de Guillaume Obozinski, la régression linéaire n’est pas au programme mais ça peut toujours être intéressant pour vous.
    • Il y a également les notes de lectures d’étudiant.e.s ayant suivis ce cours ici. La régression logistique se trouve page 2-4 et 2-5.
    • Et bien sûr je suis joignable par mail pour toutes questions, il y a aussi wikipédia, statexchange, et/ou n’importe quel moteur de recherche.

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