Pérégrinations d’un data scientist

Ce sont quelques notebooks sur des points particuliers qui surgissent au quotidien quand on traite des données. Souvent plus pratiques que théoriques, c’est l’occasion de découvrir quelques poussières sous le tapis.

• Répartir en base d’apprentissage et de test
• Corrélations non linéaires
• File d’attente, un petit exemple
• Optimisation avec données aléatoires
• Le gradient et le discret