Datamining : Modélisation statistique et apprentissage

apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle.Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap.

Matière

Business Intelligence

Niveau

Confirmé

Langue

Français

Auteur(s)

Philippe Besse

Origine

Université Paul Sabatier Toulouse – Laboratoire de Statistique et Probabilités (lsp.ups-tlse.fr/Besse)

Date de parution

mars 2005

Format

PDF · 103 pages

Taille

1,4 Mo (1 498 474 octets)

Publié sur le site

11 octobre 2006