Applied Statistical Learning

Département : Statistics

Crédits ECTS :
4

Heures de cours :
15

Heures de TD :
9

Langue :
Français

Modalité d'examen :
écrit+CC

A l'issue de ce cours, les étudiants doivent être capable de :

- appliquer les méthodes vues en cours sur des problèmes concrets ;

- utiliser les commandes Python permettant de faire appel aux procédures vues en cours ;

- fournir une analyse statistique des méthodes introduites en cours ;

- considérer, dans un cadre d'étude similaire à ceux vus en cours, une nouvelle méthode d'apprentissage ;

- reproduire (de manière guidée) les schémas de preuves vus en cours.

Chapitre 1 : Introduction à l'apprentissage statistique

Chapitre 2 : Minimisation du risque empirique

Chapitre 3 : Methode à base de partitions (kNN, arbres de décision,...)

Chapitre 4 : SVMs

Chapitre 5: Introduction aux bandits multi-bras

Chapitre 6: Réseaux de neurones