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members:aguilloux:enseignements:machinelearningpython

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members:aguilloux:enseignements:machinelearningpython [2017/11/17 09:36]
Agathe Guilloux
members:aguilloux:enseignements:machinelearningpython [2017/11/17 10:23]
Agathe Guilloux
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 {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​cours_boosting.pdf|Boosting}} {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​cours_boosting.pdf|Boosting}}
 === Labs === === Labs ===
 +== Lab 1==
   * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​ml_lab_1.ipynb.zip| Lab 1}}   * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​ml_lab_1.ipynb.zip| Lab 1}}
   * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​ml_lab_1_corrected.ipynb.zip| Lab 1 corrected}}   * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​ml_lab_1_corrected.ipynb.zip| Lab 1 corrected}}
 +== Lab 2 ==
   * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​mnist.ipynb.zip| Lab 2}}   * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​machinelearningpython:​mnist.ipynb.zip| Lab 2}}
 +== Lab 3 ==
   * Lab 3 : comparer les algorithmes de ML sur https://​archive.ics.uci.edu/​ml/​datasets/​spambase   * Lab 3 : comparer les algorithmes de ML sur https://​archive.ics.uci.edu/​ml/​datasets/​spambase
 +  * https://​codeshare.io/​5zPpwk
  
  
 === Challenge === === Challenge ===
 The course will be evaluated via the Kaggle competition https://​www.kaggle.com/​c/​porto-seguro-safe-driver-prediction#​timeline. Vous devez former des équipes de 3 personnes maximum. Vous devrez rendre un rapport de 10 pages maximum (hors annexes) expliquant votre démarche. The course will be evaluated via the Kaggle competition https://​www.kaggle.com/​c/​porto-seguro-safe-driver-prediction#​timeline. Vous devez former des équipes de 3 personnes maximum. Vous devrez rendre un rapport de 10 pages maximum (hors annexes) expliquant votre démarche.
members/aguilloux/enseignements/machinelearningpython.txt · Last modified: 2017/11/27 09:59 by Agathe Guilloux

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