2018-02 - 1/1 Blog session (28)
2018-02 - 1/1#
Session 4#
2018-02-22
Suite et fin :
…
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.
Session 3#
2018-02-15
Suite et fin :
…
Session 2#
2018-02-08
Suite :
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Lien entre p-value et intervalle de confiance#
2018-02-04
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.
Session 1#
2018-02-01
Quelques liens sur cette première session et les notebooks associés :
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