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Plan pour la session du 14

2020-02-14

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Régression Lasso, Ridge

2020-02-07

Le notebook Régression Ridge, Lasso et nouvel estimateur reprend ce qui a été développé durant la dernière session, à savoir la régression Ridge, Lasso qui permet de sélectionner les variables, puis l’API de scikit-learn et une façon de créer ses propres modèles.

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Petite introduction au machine learning

2020-01-20

Le notebook Courte introduction au machine learning fut construit lors d’une session. Le voici un peu retravaillé. Il essaye de prédire la note d’un vin et montre que des données homogènes, ça n’existe pas vraiment.

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Session 5

2019-03-08

L’objectif de la séance est de passer du temps sur des jeux de données. Le premier jeu, Titanic (jeu 1), contient des informations sur près de 900 passagers du Titanic. On souhaite prédire la probabilité qu’une personne n’ait pas survécu au naufrage. Le fait d’obtenir un modèle performant n’est pas nécessairement ce qui est recherché ici psuique l’information est déjà connue mais plutôt ce que le modèle peut nous apprendre en terme d’équité sociale face à la mort. Ce jeu est intéressant dans la mesure où les variables sont de types variés.

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Session 3

2019-02-22

Scraping

Devinettes

Texte

Regarder les données

Un peu d’algorithme

Je reproduis ici un code qui construit les permutations d’un ensemble avec la fonction combinaison :

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Session 1

2019-01-29

Quelques liens sur cette première session et les notebooks associées :

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Session 4 - actuariat

2018-06-12

Quelques liens :

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Session 3 - actuariat

2018-05-15

Quelques liens :

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