Introduction au machine learning
"Le machine learning offre aujourd hui à de nombreux secteurs d activité la possibilité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à ses puissants outils qui facilitent l exploitation de grands volumes de données. Étudiantes et étudiants en informatique ou mathématiques appliquées en L3, mast...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado em: |
Malakoff :
Dunod
DL 2025.
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| Edição: | 3e édition. |
| Colecção: | InfoSup
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| Assuntos: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Sumário:
- P.VI
- Avant-propos
- P.1
- Chapitre 1. Présentation du machine learning
- P.15
- Chapitre 2. Apprentissage supervisé
- P.35
- Chapitre 3. Sélection de modèle et évaluation
- P.54
- Chapitre 4. Inférence bayésienne
- P.76
- Chapitre 5. Régressions paramétriques
- P.90
- Chapitre 6. Régularisation
- P.104
- Chapitre 7. Réseaux de neurones artificiels
- P.121
- Chapitre 8. Méthode des plus proches voisins
- P.138
- Chapitre 9. Arbres et forêts
- P.156
- Chapitre 10. Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux
- P.181
- Chapitre 11. Réduction de dimension
- P.206
- Chapitre 12. Clustering
- P.232
- Annexe A. Notions d'optimisation complexe
- P.254
- Annexe B. Notions d'estimation ponctuelle
- P.271
- Index