Repository du cours : TP et documents sont mis à jour au fil des séances.

• Séance 1 (31/01/2024) : Introduction et régression linéaire - Prédiction du prix d'un diamant
• Séance 2 (06/03/2024) : Régression logistique - Identification de pulsars
• Séance 3 (13/03/2024) : Arbre et méthode ensembliste (Random Forest et ExtraTrees) - Prédiction du churn
• Séance 4 (20/03/2024) : Boosting - Prédiction du prix d'un billet d'avion
• Séance 5 (24/04/2024) : Support Vector Machine - Prédiction de chiffres manuscrit
• Séance 6 (29/05/2024) : Clustering - Recommandation de livres
• Séance 7 (05/06/2024) : Réduction de dimension - Affiches de films similaire

Lien: https://www.kaggle.com/t/6ffd00a76ded4410bf0191f7e6e1b28b

Notebook de départ: Starter.ipynb

Repository du cours : TP et documents sont mis à jour au fil des séances.

• Séance 1 (25/01/2023) : Introduction et régression linéaire
• Séance 2 (01/02/2023) : Régression logistique
• Séance 3 (08/03/2023) : Arbre et méthode ensembliste (Random Forest et ExtraTrees)
• Séance 4 (15/03/2023) : Boosting
• Séance 5 (19/04/2023) : Support Vector Machine
• Séance 6 (26/04/2023) : Clustering
• Séance 7 (31/05/2023) : Réduction de dimension

Examens blanc disponible pour préparer au mieux l'examen final rajouté le 06/06/2023.