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members:aguilloux:enseignements:mlm1

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Agathe Guilloux
members:aguilloux:enseignements:mlm1 [2022/03/10 09:48]
Agathe Guilloux
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 === Slides du cours === === Slides du cours ===
-  * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​slides.pdf|Slides}} ​ +  * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​slides.pdf|Slides ​cours 1}}  
-=== TP === +  * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:mlm1mint:​slides_cours2.pdf|Slides cours 2}} {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:slides_cours_2_commentees.pdf|Slides commentées}} 
-  * [[https://github.com/​datascience-ueve/​ML_M1MINT ​TPs]] +  * {{:members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​slides_cours3.pdf|Slides cours 3}} 
-  * [[https://docs.google.com/​spreadsheets/​d/​15uLS8zCcufXFUDtQVVj4qT27TWQkivinWSyV5ZZgiAc/​edit#​gid=0Google sheet]] +  * {{:members:aguilloux:​enseignements:mlm1mint:​slides_cours4.pdf|Slides cours 4}}
-== TP1 == +
-  * [[https://classroom.github.com/​a/​tajEtRl9|invitation github classroom]] +
-== TP2 == +
-  * [[https://​classroom.github.com/​a/​6yjsB-rJ|invitation github classroom]] +
-A rendre via **GitHub** pour le 05/03 l'​analyse du jeu de données Vowel via NB, LDA, QDA, k-NN pour différents k (vous pouvez utiliser la cross-validation via sklearn), vous pouvez ajouter les arbres (avec cross-validation). Attention à soigner la présentation et les commentaires. +
-== TP3 == +
-  * [[https://classroom.github.com/​a/​cVvtSyzs|invitation github classroom]] +
-A rendre via **GitHub** pour le 26/03. Attention à soigner la présentation et les commentaires.+
  
 +=== TDs ===
 +  * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​td1_060122.pdf|Enoncé du TD1}}{{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​fin_probleme1_td1.pdf|Fin de la correction du Problème 1 du TD 1}}
 +  * Le problème 2 du TD1 est à rendre sur feuille, la note comptera comme DM, pour le 3 février
  
-== Distribution anaconda et bibliographie ​== +=== Labs === 
-  *  ​[[https://docs.continuum.io/​anaconda/​install/​Python ​anaconda distribution (> 4) avec python 3]] +  * Préparation des données pour le TP1 {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:students.zip|Sujet et données}}{{:members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​tp_preparation_correction.zip|Correction et données finales}} 
-  * Si vous voulez approfondir ​[[https://github.com/​jakevdp/​PythonDataScienceHandbook|Python Data Science handbook de Jake VanderPlas ]] +  * {{:members:aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​credit_scoring-sujet.ipynb.zip|Sujet du TP 1}} 
- +  * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​tp2.zip| Sujet du TP2 et données}} 
-== Documents == +  * La 1ere version est à rendre aujourd'​hui 12h30 par mailLe nom du fichier doit avoir la forme nom_prenom.ipynb 
-  * {{:​members:​aguilloux:​enseignements:​mlm1mint:​sujet.pdf| Sujet de l'​examen 2017-2018}} +  * La 2nde version est à rendre le 01 avril par mailLe nom du fichier doit avoir la forme nom_prenom_v2.ipynb 
-  * [[https://​www.youtube.com/​watch?​v=aircAruvnKk|Vidéo sur les réseaux de neurone]] +  * Je noterai pour la 2nde version la qualité scientifique ainsi que celle des commentaires (code et résultats) et de la mise en forme
-  * [[https://​playground.tensorflow.org/​|Playground ​de tensorflow]]+
members/aguilloux/enseignements/mlm1.txt · Last modified: 2022/03/24 10:30 by Agathe Guilloux

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