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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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Session 5

2018-03-01

Séries temporelles :

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Session 4

2018-02-22

Suite et fin :

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Automatiser des expériences de machine learning

2018-02-16

Prenons un exemple car le titre est assez flou. On souhaite apprendre deux modèles différents sur deux parties disjointes d’un jeu de données : la prédiction de la qualité d’un vin selon qu’il est blanc ou rouge. Selon que le vin est blanc ou rouge, on n’appliquera pas le même modèle. L’ensemble tient en quelques lignes dans un notebook mais comme cette idée revient souvent, on peut être tenté de l’implémenter une bonne fois pour toutes sous la forme d’un modèle qui s’intègre facilement avec scikit-learn. C’est ce que propose la classe SkBaseLearnerCategory. Ce point est abordé de façon plus détaillée : Machine learning et programmation.

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Session 3

2018-02-15

Suite et fin :

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Session 2

2018-02-08

Suite :

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Lien entre p-value et intervalle de confiance

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Décorrélation de variables aléatoires

2018-02-04

Les axes de l’ACP, pour peu qu’on les prennent tous, forment une base orthogonale de l’espace initiale. Une autre approche consiste à calculer la racine carrée de la matrice des covariance : Décorrélation.

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Session 1

2018-02-01

Quelques liens sur cette première session et les notebooks associées :

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