UE Apprentissage statistique 1

Le cours d'Apprentissage Statistique I s'inscrit dans la continuité du cours d’Analyse de Données, et vise à donner une introduction au domaine de l'apprentissage statistique.

Après une introduction générale au domaine de de l’apprentissage statistique, nous évoquerons différents concepts et méthodes clés de l’apprentissage non-supervisé et étudierons en détail les algorithmes du clustering hiérarchique, des nuées dynamiques (k-means) et de clustering par modèles de mélange de gaussiennes. Nous aborderons ensuite le cadre de l’apprentissage supervisé au travers de l’algorithme des k plus proches voisins, des modèles probabilistes de classification (LDA, QDA et régression logistique) et terminerons par une introduction aux modèles pénalisés.

Les séances pratiques seront réalisées sous R.

UE Analyse des données 1.

• Avoir une vision des concepts et méthodes clés du domaine
• Appréhender les bases théoriques sous-jacentes
• Savoir mettre en oeuvre ces méthodes en R
• Acquérir des réflexes dans l’analyse d’un jeu de données
• Etre sensibilisé à l’importance des sorties graphiques

• Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2001). The elements of statistical learning (Vol. 1, No. 10). New York: Springer series in statistics.
• James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p. 18). New York: springer.