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machine learning - 2/2

Optimisation avec contraintes, cvxopt, pulp, NLopt, …

2015-07-17

Mon premier réflexe pour faire de l’optimisation avec contrainte était de me tourner vers cvxopt, de trouver la fonction qui correspondait à mon problème puis à renseigner construire les différentes matrices.

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Prédire l’occupation des vélib

2015-05-19

C’est un article sur une façon d’exploiter les données d’un service de vélos dans une grande ville : Predicting Occupancy Trends in Barcelona’s Bicycle Service Stations Using Open Data. Modèle ARIMA et Random Forest.

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Introduction aux Bag of Words, Statistical Machine Translation

2015-04-07

Comment fonctionne les logiciels de traduction automatique tels Bing ou Google proposent ? L’article Being good at programming competitions correlates negatively with being good on the job contient un lien vers une conférence de Peter Norvig qui travaillent sur ce genre de problèmes chez Google. Il amène le public de manière assez intuitive depuis les vers les bag of words Statistical Machine Translation. En prenant temps de chercher deux ou trois termes qui traînent sur certains graphes, on y découvrent également un algorithme : Winnow ou des sources de données : ImageNet, WordNet.

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