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Plan du cours
- Bayes naïf
- Modèles multinomiaux
- Analyse bayésienne de données catégorielles
- Analyse discriminante
- Régression linéaire
- Régression logistique
- GLM
- Algorithme EM
- Modèles Mixtes
- Modèles additifs
- Classification
- KNN
- Modèles graphiques bayésiens
- Analyse Factorielle (AF)
- Analyse en composantes principales (ACP)
- Analyse des composants indépendants (ICA)
- Machines à vecteurs de support (SVM) pour la régression et la classification
- Booster
- Modèles d'ensemble
- Les réseaux de neurones
- Modèles de Markov cachés (HMM)
- Modèles d’états spatiaux
- Regroupement
14 heures