Apprentissage Statistique

Scéance nº 4 (6/12/06): programmation sous MegaWave2, mélange de Gaussiennes
Énoncé et fichier: sample_gm.c
Correction et fichier de correction: sample_gm2.c

Scéance nº 5 (13/12/06): classification par plus proches voisins, compromis biais-variance
énoncé et fichiers: fmpset.c test_error.c classif_ppv.c classif_gk.c classif_kppv.c
Correction et fichiers de correction: classif_ppv.c classif_gk.c classif_kppv.c

Scéance nº 6 (21/12/06, 13h-15h45): reconnaissance de caractères manuscrits (base de données US Postal)
énoncé et fichiers: nn_image.c select_miss.c knn_image.c
Correction et fichier de correction: knn_image.c

Validation

• l'examen de l'une des bases de données contenues dans R
• l'apprentissage (régression ou classification) de l'une des variables en fonction des autres

• le découpage de la base
• l'optimisation des paramètres
• les mesures de performances

Liste de sujets

• Base Titanic. Estimation de la probabilité de survie en fonction de Class, Sex, Age.
• Base Iris. Estimation du type en fonction des dimensions des pétales et sépales.
• Base Theoph. Estimation de la concentration en theophylline en fonction de la dose administrée, du poids du sujet, etc.
• Base ChickWeight. Estimation du poids d'un poulet en fonction de son age et de son régime.
• Base swiss. Estimation de la fertilité en fonction de paramètres socio-économiques.
• Base faithful. Estimation du temps entre éruptions en fonction de leur durée.

Soutenance des mini-projets