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.

