Description

Ce cours présente les grandes familles de problèmes regroupées sous le terme d'apprentissage statistique: apprentissage non-supervisé, supervisé, par renforcement. Il se concentre ensuite sur les principales méthodes d'apprentissage supervisé hors réseaux de neurones et traite de leurs avantages respectifs en termes d'erreur de prédiction, de sélection de variables ou de sur-apprentissage, avec illustration sur jeux de données réelles à l'aide de R.