Master: Organisation

Module Apprentissage, Michele Sebag and Alexandre Allauzen. TP: Thomas Schmitt

nouveau 

1. Projets Apprentissage
2. Discussion Apprentissage 2015

Introduction - decision trees (23 sept. 2015)

• Slides main_2015.pdf
• TD TD1 Introduction Python.ipynb. (version html : TD1 Introduction Python.html)
• Correction TD1 : TD1 Python (Solutions) 30 sept.ipynb. (version html : TD1 Python (Solutions) 30 sept.html)

Validation - linear discriminant analysis (30 sept. 2015)

• Slides Second_Cours.pdf
• TD2 TD2 wiki.rar (version html : TD2 - Decision Tree.html)
• Solution TD2 TD2 Python (Solutions).ipynb

Support Vector Machines (7 oct. 2015)

• Slides main_15_3.pdf
• Suppl. material on convex optimization under constraintsfrag_opt_contrainte.pdf
• TD2 - Titanic (solutions).ipynb (version html : TD2 -Titanic (solutions).html)
• TP3 SVM.ipynb (version html : TP3 SVM.html)
• TP3 SVM (solution).ipynb (version HTML : TP3 SVM (solution).html)

Classification Bayesienne (28/10/15)

1. Cours Bayesien Naif transparents
2. Cours Apprentissage non supervisé transparents
3. Cours Modeles de Markov transparents 1, transparents 2
4. Cours Représentations 27 octobre
5. Cours Optimisation: Partie I: Introduction et méthodes déterministes, 3 novembre
6. Cours Optimisation: Partie II: Méthodes stochastiques, 3 novembre

Option 2: Apprentissage Statistique, Optimisation et Applications

1. Cours 30 nov. 2011
2. Document Metric Learning, slides K. Weinberger Weinberger.pdf
3. Cours du 7/14 Décembre 2011 - Optimisation par algorithmes stochastiques adaptatifs
4. Cours du 14 Décembre - Evaluation des performances
5. Cours 4 jan. 2012
6. Cours 11 jan. 2012
7. Cours 18 janvier 2012, Apprentissage par renforcement, Part I, Part II, Part III
8. Cours 3 février, Monte-Carlo Tree Search COURS_RL.pdf

Articles

• Latent Dirichlet Allocation
  • Analyses de textes : une mixture de concepts cachés.
  • http://www.lri.fr/~sebag/COURS/BleiNgJordan2003.pdf
• Feature selection, L1 vs. L2 regularization, and rotational invariance
  • Pour eviter le sur-apprentissage, on rajoute des termes de regularisation. Font-ils autre chose que de regulariser ?
  • http://ai.stanford.edu/~ang/papers/icml04-l1l2.pdf
• Error Limiting Reductions between