ANALYSE DE DONNEES ET CLASSIFICATION

• Introduction générale
• Apprentissage • Modèles • Classification…
• Apprentissage des logiciels
• MatLab (ou SciLab) et R • Classification supervisée
• Introduction aux modèles réduits • Classification linéaire • Réseaux de neurones • SVM : Support Vector Machines • Approches bayésiennes • Apprentissage symbolique • Arbres de classification • Treillis…
• Analyses statistiques • Classification non supervisée
• Techniques de classification et d’apprentissage non supervisés (clustering…) • Analyses statistiques • Analyses par projection (analyse en composantes principales ou indépendantes…)