Cours :
- Cours 1 : Introduction, arbres de décision
- Cours 2 : Classification bayésienne, Estimation de densité
- Cours 3 : Régression linéaire, logistique, descente de gradient
- Cours 4 : Perceptron
- Cours 5 : Réseau de neurones multi-couches
- Cours 6 : SVM, Noyaux
- Cours 7 : Ensemble Learning, Mesures d’évaluation, Théorie de l’apprentissage
- Cours 8 : Apprentissage non supervisé
- Cours 9 : Reinfocement Learning 1
- Cours10: Reinforcement Learning 2
TD :
- TD 1 : Rappel probas et décision bayésienne
- TD 2 : Esimation de densité, K-nn
- TD 3 : Régression logistique, descente de gradient
- TD 4 : Perceptron
- TD 5 : Réseaux de neurones
- TD 6 et 7 : SVM, Kernels
- TD 8 : Non supervisé
TME :
- TME1 : énoncé (données imdb, code source : decisiontree.py)
- TME 2 : énoncé, données velib, map-paris.jpg, code python
- TME 3 : énoncé, code python, données USPS
- TME 4 : énoncé, code python (fichier outils.py)
- TME 5 : suite TME 4 + implem réseaux de neurones en bonus
- TME 6 : SVM, dataset face recognition
- TME 7 : Forets, Boosting
- TME 8 : K-means, inpainting (squelette code)
- TME 9 : Suite k-means, Boosting (TME7)
- TME 10 : énoncé ,(sources)
Annales :
- 2014-2015 : Examen, Rattrapage
- 2015-2016 : Partiel, Examen
Bibliographie/liens utiles
Cours on-line :
- Cours de J. Corso, Buffalo University
- Cours de K. Murphy, Brown University
- Cours A. Smola, Canergie Mellon University
- Cours A. Ng, Stanford University
- Cours T. Mitchell, Stanford University
- Cours T. Joachims, Cornell University
- Cours N. de Freitas, British Columbia University
Livres :
- Element of Statistical Learning, Hastie, Tibshirani and Friedman (la référence)
- Pattern Classification, Duda, Hart and Stork
- Machine Learning, T. Mitchell
- Pattern Recognition, C. Bishop
Python :
- Tuto MAPSi
- Autre très bon tuto (A. Gramfort, Telecom)
- Python en 10 min
- De matlab à Numpy
- Le tuto officiel
Autres ressources :
- Cours 3I005, Probas/stats L3 Info UPMC
- Cours MAPSI, M1 DAC UPMC
- Cours Proba LPMA, UPMC
- Cours Probabilités, mesure et intégration de Gallouët et Herbin (Université Marseille-Luminy)