Ce cours présente une introduction à l’apprentissage supervisé. On y présentera notamment le cadre mathématique avec les notions de risque et estimation de risque ainsi que des algorithmes de référence.
Plan du cours
- Cadre mathématique pour l’apprentissage supervisé
- Notions de risque et algorithmes de prévision
- Estimation du risque : ré-échantillonnage, hold out, validation croisée
- Arbres (régression et classification) : méthode CART
- Forêts aléatoires : bagging, RF-RI, score d’importance
Documents de cours
- slides
- slides au format rapport (pour imprimer)
- tutoriel : chapitres 1, 3 et 5