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Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R

Type doc. :

Livre

Langue :

Français

Auteur(s) :

Tufféry, Stéphane

Edition :

2e éd.actualisée et augmentée

Editeur(s) :

Editions Technip

Année d'édition :

2017

Sujet(s):
R (logiciel)
statistique mathématique

Thème :

Mathématiques

ISBN :

9782710811787
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Cet ouvrage présente les principales méthodes de modélisation statistique et de machine leaming, travers le fil conducteur d'une étude de cas. Chaque méthode fait l'objet d'un rappel de cours et est accompagne de références bibliographiques, puis est mise en oeuvre avec des explications détailles sur les calculs effectues, les interprétations des résultats, et jusqu'aux astuces de programmation permettant d'optimiser les temps de calcul. A ce sujet, une annexe est consacre au traitement des donnes massives. L'ouvrage commence par les mthodes de classement les plus classiques et les plus prouves, mais aborde rapidement les mthodes les plus rcentes et les plus avances : rgression ridge, lasso, elastic net, boosting, forts alatoires, Extra-Trees, rseaux de neurones, sparateurs vaste marge (SVM). A chaque fois, le lien est fait entre la théorie et les résultats obtenus, pour montrer qu'ils illustrent bien les principes sous-jacents ces méthodes.

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N° Bulletin Date / Année de parution Titre N° Spécial Sommaire
Cote Localisation Type de Support Type de Prêt Statut Date de Restitution Prévue Réservation
510 TUF 1 C1 BIB-Centrale / Ouvrages Papier interne disponible
Tufféry, S. (2017). Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R (2e éd.actualisée et augmentée) . Editions Technip;