.. blogpost:: :title: Worst case scenarios :keywords: tree, branch bound :date: 2020-04-08 :categories: papers J'ai découvert les publications de `Maria-Florina Balcan `_ aujourd'hui. Un de ses axes de recherches est - je cite - **Analysis of Algorithms beyond the Worst Case**. Celui-ci propose une amélioration de la construction d'arbres utilisés pour optimiser la recherche d'éléments dans un espace vectoriel : `Learning to Branch `_. Je recommande aussi les livres cités sur la page de son cours : `Advanced Introduction to Machine Learning `_. Parmi ceux que j'ai envie de lire : `The Power of Localization for Efficiently Learning Linear Separators with Noise `_, `Data Driven Resource Allocation for Distributed Learning `_, `Learning Valuation Functions `_, `Dispersion for Data-Driven Algorithm Design, Online Learning, and Private Optimization `_. Je vous recommande aussi un petit tour sur la nouvelle documentation de `pandas `_. Elle est beaucoup mieux qu'avant.