 | DOCUMENTAIREIdentifiant de la fiche: http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-1901
Schéma de la métadonnée: LOMv1.0, LOMFRv1.0, SupLOMFRv1.0
Droits: gratuit
Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et autorisation de désassembler (Paternité-Partage des Conditions Initiales à l'Identique)
Description: Ce cours est une présentation des modèles de réseaux de neurones les plus importants. Il s'organise selon le plan suivant :
Introduction et neurone de McCulloch et Pitts ;
Modèles linéaires (dont les machines à vecteurs de support) ;
Transformation des données ;
Évaluation et sélection de modèle
Mots-clés libres: fuscia, logiciel R
Structure: collection
| Indice(s) Dewey: | 006.3
519.3
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PEDAGOGIQUEType pédagogique: cours / présentation, exercice
Granularité: cours
Niveau: master
Age attendu du l'utilisateur: 18 et +
Public cible: apprenant
Proposition d'utilisation: Le cours comporte une importante composante mathématique et se focalise sur l'aspect statistique de l'apprentissage.
Ce cours est destiné aux élèves du Master IMSV de Paris V. Il demande des notions en algèbre linéaire, optimisation ainsi qu'en probabilités et statistiques
En pratique, le cours s'appuie sur le logiciel R
TECHNIQUEDate de publication: 16-03-2009
Format: Document HTML, Document PDF
Navigateur web:
Nécessite Adobe Acrobat Reader ou tout autre logiciel permettant la lecture de documents au format PDF
Les exercices sont réalisés à l'aide du logiciel R
Entrepôt d'origine: ori-oai-workflow
Identifiant: unit-ori-wf-1-1901
Type de ressource: Ressource pédagogique
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