 | Programme d’études 2023-2024 | English | |
| Analyse des données | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-033 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
- techniques de réduction de la dimensionalité, comme l'analyse en composantes principales et la décomposition en valeurs singulières
- modèles classiques d'analyse des données statistiques (analyse de la variance, régression linéaire multiple, ...)
Supports principaux non reproductibles
Slides et notes pour les exercices
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
R.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork. "Pattern Classification". John Wiley and Sons, 2000.
Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.
R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Prentice Hall, 2012
K P Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012.
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
- Projet sur ordinateur
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
- Université de Mons - Mons
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée
- Université de Mons - Mons