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Data mining
Ressources rassemblées pour le module Data mining : 349 documents (dont 254 PDF) : 126 cours, 58 TD et exercices, 97 examens, 19 TP. Les documents proviennent de plusieurs promotions et établissements et sont rangés par type pour réviser plus facilement.
254Fichiers PDF
126Cours
58TD et exercices
97Examens
19TP
49Autres documents
📁 Drives📁 Datamining📁 Data Mining📁 Data Mining FS BM📁 Data Mining📁 azizi cour FD partie 1-converti.pdf📁 DAMI
Organisation du dossier Data mining
Voici la liste des dossiers et des documents de ce module.
├── 🔗📁 Data Mining FS BM/
│ ├── 📄 Examen - 2024-2025 Session Rattrapage.pdf
│ ├── 📄 Résumé - Data Mining.pdf
│ ├── 📁 Série de révision/
│ │ ├── 📄 Série de révision.pdf
│ │ └── 📄 Série de révision - Corrigé.pdf
│ ├── 📁 TDs/
│ │ ├── 📄 TD2 - Corrigé.pdf
│ │ ├── 📄 TD1 - Corrigé.pdf
│ │ ├── 📄 Clustering Tutorial Exercises.pdf
│ │ ├── 📄 TD2 - Clustering.pdf
│ │ └── 📄 TD1 - Classification par arbre de décision - KNN - Régression.pdf
│ ├── 📁 Cours/
│ │ ├── 📄 Cours - Clustering.pdf
│ │ ├── 📄 Cours - Split Numérique avec C4.5.pdf
│ │ └── 📄 Cours - Data Mining.pdf
│ ├── 📁 TPs/
│ │ ├── 📁 TP6 - Feature Selection/
│ │ │ └── 📄 TP6 - Feature Selection.pdf
│ │ ├── 📁 TP5 - Normalisation et Balancing/
│ │ │ └── 📄 TP5 - Énoncé.pdf
│ │ ├── 📁 TP4 - Gestion des Valeurs Aberrantes/
│ │ │ └── 📄 TP4 - Énoncé.pdf
│ │ ├── 📁 TP2 - Exploratory Data Analysis/
│ │ │ └── 📄 TP2 - Enoncé.pdf
│ │ ├── 📁 TP3 - Gestion des Valeurs Manquantes/
│ │ │ └── 📄 TP3 - Énoncé.pdf
│ │ └── 📁 TP1 - Exploratory Data Analysis/
│ │ └── 📄 TP1 - Enoncé.pdf
│ └── 📁 Tutoriels - Data Mining/
│ ├── 📄 Tutoriel - Decision Tree.pdf
│ ├── 📄 Tutoriel - Feature Selection.pdf
│ ├── 📄 Tutoriel - Normalisation.pdf
│ ├── 📄 Tutoriel - Valeurs Aberrantes.pdf
│ ├── 📄 Valeurs Manquantes - Introduction.pdf
│ ├── 📄 Pipeline Complet ML - Diabetes.pdf
│ ├── 📄 Seaborn - Introduction.pdf
│ └── 📄 Pandas - Introduction.pdf
├── 🔗📁 Data Mining/
│ ├── 📁 Courses/
│ │ ├── 📄 Lecture_14 Anomaly Detection.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_13 Association Rules - Part 2.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_12 Association Rules - Part 1.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_9 Clustering - Part 2.pptx
│ │ ├── 📄 Lecture_11 Clustering - Part 4.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_10 Clustering - Part 3.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_8 Clustering - Part 1.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_7 Classification - Part 2.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_6 Classification - Part 1.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_2 Data - part 1.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_5 Dimensionality Reduction - Part 2.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_4 Dimensionality Reduction - Pat1.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_3 Data - part 2.pdf
│ │ ├── 📄 Lecture_1 Introduction to Data Mining.pdf
│ │ └── 📄 Data Mining Syllabus.pdf
│ ├── 📁 Labs/
│ │ ├── 📁 Lab 1/
│ │ │ └── 📄 Lab 1.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 10/
│ │ │ └── 📄 Lab 10.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 4/
│ │ │ └── 📄 Lab4.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 2/
│ │ │ ├── 📄 Lab 2.pdf
│ │ │ └── 📄 boxplot.png
│ │ ├── 📁 Lab 7/
│ │ │ ├── 📄 Lab 7.pdf
│ │ │ └── 📄 Lab 7 (part 1) - Classification Evaluation.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 8/
│ │ │ └── 📄 Lab 8.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 3/
│ │ │ └── 📄 Lab 3.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 5/
│ │ │ └── 📄 Lab 5.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 12/
│ │ │ └── 📄 Lab 12.pdf
│ │ ├── 📁 Lab 11/
│ │ │ ├── 📄 Lab 11.pdf
│ │ │ └── 📄 Definitions.png
│ │ ├── 📁 Lab 6/
│ │ │ └── 📄 Lab 6.pdf
│ │ └── 📁 Lab 9/
│ │ └── 📄 Lab 9.pdf
│ ├── 📁 Exams/
│ │ ├── 📄 Data-Mining Final-Exam 2024-2025.pdf
│ │ ├── 📄 Data-Mining Final-Exam 2024-2025 Answer-key.pdf
│ │ ├── 📄 Data-Mining Midterm-Exam 2024-2025.pdf
│ │ └── 📄 Data-Mining Midterm-Exam 2024-2025 Answer-key.pdf
│ └── 📁 Resources/
│ ├── 📄 dmsol_01_28_2023.pdf
│ └── 📄 Data-Mining.-Concepts-and-Techniques-4rd-Edition_2022.pdf
├── 🔗📁 azizi cour FD partie 1-converti.pdf/
├── 🔗📁 DAMI/
│ ├── 📄 data_miningcorrigétype.pdf
│ ├── 📄 solution.pdf
│ ├── 📄 reseaux_neurones_perceptron.pdf
│ ├── 📄 cours-RN.pdf
│ ├── 📄 mementopython3-english.pdf
│ ├── 📄 Cours-Data-Mining.pdf
│ ├── 📁 chenafi/
│ │ ├── 📄 277292712_313223754275630_7090168910630155127_n.jpg
│ │ ├── 📄 277286174_326448786033975_4676644503695882677_n.jpg
│ │ ├── 📄 277225944_1339392923192167_2213961301549802524_n.jpg
│ │ ├── 📄 277083570_335104035317464_2691258326249945336_n.jpg
│ │ ├── 📄 277077323_364084112260590_5319820042240847651_n.jpg
│ │ ├── 📄 277284730_1096357111208368_8470252422240551828_n.jpg
│ │ ├── 📄 277294069_702494637773419_4824067661291108934_n.jpg
│ │ ├── 📄 277260788_1133532650801891_3778226475350122620_n.jpg
│ │ ├── 📄 277255061_373274911372750_8842089531741223106_n.jpg
│ │ ├── 📄 277288477_673944380512362_8711200911503295674_n.jpg
│ │ ├── 📄 276326657_761101788611455_2411976249474464042_n.jpg
│ │ ├── 📄 277608168_269999348670752_4291802711878038956_n.jpg
│ │ ├── 📄 277284730_490403316067945_6325178546748488215_n.jpg
│ │ ├── 📄 277240166_674203003823584_4616462000666880694_n.jpg
│ │ ├── 📄 277294149_1122861595219936_859365830687417474_n.jpg
│ │ └── 📄 277311582_977596376251743_5654109001445377770_n.jpg
│ ├── 📁 amar/
│ │ ├── 📄 282615668_1039696530286693_5890609503117096813_n.jpg
│ │ ├── 📄 282181665_748789699818217_2121884775418227179_n.jpg
│ │ ├── 📄 283315085_1181231619296449_2722604378178140259_n.jpg
│ │ ├── 📄 282204944_1198917384251785_1004969240625170306_n.jpg
│ │ ├── 📄 282316196_540207237619444_1118490876312863377_n.jpg
│ │ └── 📄 283306024_751709962518898_4850728875232893561_n.jpg
│ ├── 📁 COURS/
│ │ ├── 📄 arbre de decision.pptx
│ │ ├── 📄 bayes classifier.pptx
│ │ ├── 📄 clust + association.pptx
│ │ ├── 📄 regression.pptx
│ │ ├── 📄 chapitre 2_cours_DAMI.pptx
│ │ ├── 📄 Chapitre 5_cours_DAMI.pptx
│ │ ├── 📄 Chapitre 6_cours_DAMI.pptx
│ │ ├── 📄 dt.pdf
│ │ ├── 📄 arbres de decision.ppt
│ │ ├── 📄 associations rules.ppt
│ │ ├── 📄 chapitre 1_cours_DAMI.pptx
│ │ ├── 📄 bon cours sur regress.pdf
│ │ ├── 📄 Chapitre4_cours_DAMI.pptx
│ │ ├── 📄 Chapitre3_cours_DAMI.pptx
│ │ ├── 📄 classificateur-du-reseau-bayesien-naif.pdf
│ │ └── 📄 regles_association.pdf
│ ├── 📁 TD/
│ │ ├── 📄 284065280_426025165685449_358771522935046564_n.jpg
│ │ ├── 📄 283830381_966397410704165_8303043429593981511_n.jpg
│ │ ├── 📄 283753198_708164990456481_8072333506185299610_n.jpg
│ │ ├── 📄 283529793_742725590493562_5043285219890002474_n.jpg
│ │ ├── 📄 TD3 regles d'association.docx
│ │ ├── 📄 association rules exercices résolus.pdf
│ │ ├── 📄 TD3 DAMI.docx
│ │ ├── 📄 td2.pdf
│ │ ├── 📄 TD1 DAMI.docx
│ │ ├── 📄 TD2 DAMI.docx
│ │ └── 📄 TD4 DAMI.docx
│ ├── 📁 REGRESSIONDAMI/
│ │ ├── 📄 regression lineaire bon.pdf
│ │ ├── 📄 Regression_Lineaire_Simple.pdf
│ │ ├── 📄 Regression_Lineaire_Multiple.pdf
│ │ └── 📄 fr_Tanagra_Regression_Excel.pdf
│ ├── 📁 photos de reseau de neuron/
│ │ ├── 📄 278057284_1295892784268237_1956330713739772773_n.jpg
│ │ ├── 📄 277893056_1161146724644147_1056646644049046913_n.jpg
│ │ ├── 📄 278034741_1436140356828927_8801252891788868935_n.jpg
│ │ ├── 📄 278014953_649256832831588_6141019152792266827_n.jpg
│ │ └── 📄 278089988_295732189374459_871737198428305830_n.jpg
│ ├── 📁 MiniProjet enonce/
│ │ ├── 📄 AttributesArry-1.txt
│ │ └── 📄 TP DAMI.pdf
│ └── 📁 tofla/
│ ├── 📄 281461685_422584765937813_3311885986399976827_n.jpg
│ ├── 📄 281173900_3257170391230487_3224113057522488439_n.jpg
│ ├── 📄 281139911_713019766512162_6717522272148006074_n.jpg
│ ├── 📄 280894181_5596679627026164_108459177220791558_n.jpg
│ ├── 📄 280860805_888061712596338_4338748351094287172_n.jpg
│ ├── 📄 280853482_732788657919272_2505932164265629378_n.jpg
│ ├── 📄 280802483_1603941483314488_7945927253339571912_n.jpg
│ ├── 📄 280751630_609311307288523_27883047882483734_n.jpg
│ ├── 📄 280713201_5641308649258050_6091365065999256256_n.jpg
│ ├── 📄 280685449_1183817829115381_8464762798501586859_n.jpg
│ ├── 📄 280682432_5161706920577557_2150572795606365091_n.jpg
│ ├── 📄 280636058_546102530372699_7573536690373273264_n.jpg
│ ├── 📄 280632588_2303126976503078_2038836753308361663_n.jpg
│ ├── 📄 280605036_978851839497880_7657865243595415575_n.jpg
│ ├── 📄 280410626_1057356198195595_3232855038963357463_n.jpg
│ ├── 📄 280398119_3157277287864332_517796885591081954_n.jpg
│ ├── 📄 280395117_549224943263580_906514196928373558_n.jpg
│ ├── 📄 280384200_3145740715694527_8295751549065220558_n.jpg
│ ├── 📄 280384200_547974340193611_4605662081143038711_n.jpg
│ ├── 📄 280379348_1442589219498236_3905991876259004572_n.jpg
│ ├── 📄 280362904_288855946781631_4120855773334513426_n.jpg
│ ├── 📄 280322425_3327273974167893_3662997430703629443_n.jpg
│ ├── 📄 280740512_5518684951498381_7754782209678768890_n.jpg
│ ├── 📄 280375606_694910041744504_617511378609602889_n.jpg
│ ├── 📄 280359438_1081052929289099_2723665409924818724_n.jpg
│ ├── 📄 280389668_551766799810146_5915705941787539973_n.jpg
│ ├── 📄 280375412_552629566255478_2550300807508288388_n.jpg
│ └── 📄 281150385_754477145550551_8204509368281664156_n.jpg
├── 📁 Drives/
│ ├── 🔗📁 Data Mining/
│ ├── 🔗📁 Data mining/
│ │ ├── 🔗📁 DAMI/
│ │ │ └── 📄 ⚠️ [Référence circulaire ignorée]
│ │ ├── 🔗📁 azizi cour FD partie 1-converti.pdf/
│ │ │ └── 📄 ⚠️ [Référence circulaire ignorée]
│ │ ├── 🔗📁 Data Mining/
│ │ │ └── 📄 ⚠️ [Référence circulaire ignorée]
│ │ ├── 📁 Data Mining/
│ │ │ └── 📄 ⚠️ [Référence circulaire ignorée]
│ │ └── 📁 Drives/
│ │ ├── 🔗📁 Datamining/
│ │ │ ├── 🔗📁 DM projets 2024 2025.docx/
│ │ │ ├── 🔗📁 DM projets 2024 2025 ILTI1.docx/
│ │ │ │ └── 📄 ⚠️ [Référence circulaire ignorée]
│ │ │ ├── 📁 TD/
│ │ │ │ ├── 📁 OLD/
│ │ │ │ │ ├── 📄 TD Correction.pdf
│ │ │ │ │ └── 📄 TD.pdf
│ │ │ │ └── 📁 2024-2025/
│ │ │ │ ├── 📄 solution serie td 1,2,3,4 DM 2425
│ │ │ │ ├── 📄 solution serie td 1,2,3,4 DM 2425.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Solution de la série 5 de DM.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 SERIE 2-24-25.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Série dexercices Bayes-2.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 SERIE 04-R-Log-24-25.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 SERIE 03-24-25.pdf
│ │ │ │ └── 📄 SERIE 01-24-25.pdf
│ │ │ ├── 📁 Examens/
│ │ │ │ ├── 📄 ratt 2023/2024.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 ratt 2022/2023.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam remplacement correction 2022/2023.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam remplacement 2022/2023.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam correction 2024/2025.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam correction 2023/2024.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam 2023/2024.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam 2021/2022.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 exam 2022/2023.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 examen de remplacement DM 2425.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 examen DM 2425.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Synthèse 2003-2004.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2003-2004.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2004-2005.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Synthése 2005-2006.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Rattrapage 2006-2007 (Correction).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2007-2008.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2009-2010.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2010-2011.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2011-2012.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2012-2013.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2013-2014.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2015-2016 (Correction).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen 2016-2017 (Correction).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen + Dette 2018-2019.pdf
│ │ │ │ └── 📄 Rattrapage 2017-2018.pdf
│ │ │ └── 📁 Cours/
│ │ │ ├── 📁 OLD/
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Chapitre. Régression_Linéaire_Multiple_23-24.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Les tâches et techniques du data Mining.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Le processus de data mining.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Chap.6 - Classifieur Naif de Bayes.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Chap.Analyse dassociations_21-22.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Chapitre. La Régression Logistique_23-24_bis.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Chapitre 7. Le Clustering.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Copie de Introduction Générale.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Chapitre 05.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Chapitre 03.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Chapitre 02.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Chapitre 01.pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Chapitre 04.pdf
│ │ │ │ └── 📁 Autre/
│ │ │ │ └── 📄 Mon Cahier (Version Étudiant).pdf
│ │ │ └── 📁 2024-2025/
│ │ │ ├── 📄 8-Chap.Classifieur Naif de Bayes-CT.pdf
│ │ │ ├── 📄 7-mesures de performances en classification_24-25_CT.pdf
│ │ │ ├── 📄 6-Chapitre. La Régression Logistique_23-24_CT.pdf
│ │ │ ├── 📄 5-Chapitre. Régression_Linéaire_Multiple_23-24 -CT.pdf
│ │ │ ├── 📄 4-Chapitre. Régression_Linéaire_Simple_24-25 CT.pdf
│ │ │ ├── 📄 3-Chap_Decision Trees_final_RSMI_24-25.pdf
│ │ │ ├── 📄 2-Les tâches et techniques du data Mining.pdf
│ │ │ ├── 📄 1-Le processus de data mining.pdf
│ │ │ └── 📄 0-Introduction Générale_24-25.pdf
│ │ ├── 🔗📁 Data Mining/
│ │ │ ├── 📁 Projets/
│ │ │ │ ├── 📄 Projet DM - Partie 2 (Décembre 2019).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Projet DM - Partie 1 (Octobre 2019).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Énoncé - Projet DM (2018-19).pdf
│ │ │ │ └── 📁 Séries du TD + Corr/
│ │ │ │ ├── 📁 TD 06/
│ │ │ │ │ ├── 📄 Corrigé-type TD 6.pdf
│ │ │ │ │ └── 📄 TD 6.pdf
│ │ │ │ ├── 📁 TD 07/
│ │ │ │ │ ├── 📄 TD 7.pdf
│ │ │ │ │ └── 📄 Corrigé-type exercice TD 7.pdf
│ │ │ │ └── 📁 TD 05/
│ │ │ │ ├── 📄 Corrigé-type TD 5.pdf
│ │ │ │ └── 📄 TD 5.pdf
│ │ │ ├── 📁 Interrogations et examens/
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM (SII, 2019-20).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM + Corr (SII, 2017-18).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM (SII, 2014-15).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM (SII, 2015-16).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM + Corr (SII, 2013-14).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Rattrapage DM (SII, 2013-14).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Rattrapage DM (SII, 2012-13).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM (SII, 2011-12).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Rattrapage DM (SII, 2011-12).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM (SII, 2010-11).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Interrogation DM (SII, 2010-11).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Interrogation DM (SII, 2012-13).pdf
│ │ │ │ ├── 📄 Examen DM + Corr (SII, 2016-17).pdf
│ │ │ │ └── 📄 Examen DM + Corr (SII, 2012-13).pdf
│ │ │ └── 📁 Cours/
│ │ │ ├── 📄 Résumé DM (Cahier) [Incomplet].pdf
│ │ │ └── 📁 Slides/
│ │ │ ├── 📄 Chap 10 - Cluster Analysis - Basic Concepts and Methods.pdf
│ │ │ ├── 📄 Chap 09 - Classification - Advanced Methods.pdf
│ │ │ ├── 📄 Chap 11 - Cluster Analysis - Advanced Methods.pdf
│ │ │ ├── 📄 Chap 13 - Trends and Research Frontiers in Data Mining.pdf
│ │ │ ├── 📄 Chap 12 - Outlier Detection.pdf
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