Statistique exploratoire multi modèle

  • Établissement

    INP - ENSEEIHT

Description

- Leçon + travaux pratiques pour chaque partie :

Introduction : apprentissage statistique, régression & classification - Modèles linéaires - GAM - Arbres de décision - Méthodes d'agrégation de modèles (Bagging, Random forests, Boosting) - Machines à vecteurs de support - Réseaux neuronaux & Deep Learning.

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