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Machine Learning
Ressources rassemblées pour le module Machine Learning : 65 documents (dont 62 PDF) : 37 cours, 15 TD et exercices, 3 examens. Les documents proviennent de plusieurs promotions et établissements et sont rangés par type pour réviser plus facilement.
62Fichiers PDF
37Cours
15TD et exercices
3Examens
10Autres documents
📁 Machine Learning📁 Machine Learning📁 ML📁 Machine Learning
Organisation du dossier Machine Learning
Voici la liste des dossiers et des documents de ce module.
├── 🔗📁 Machine Learning/
│ ├── 📄 Série de révision - Exemple Problème Clustering.pdf
│ ├── 📄 Examen - 2024-2025 Session Normale.pdf
│ ├── 📄 Cours - Machine Learning.pdf
│ ├── 📁 TDs/
│ │ ├── 📁 TD5 - Arbres de décision/
│ │ │ ├── 📄 TD5 - Arbres de décision - Corrigé.pdf
│ │ │ └── 📄 TD5 - Arbres de décision.pdf
│ │ ├── 📁 TD4 - Préparation des données/
│ │ │ ├── 📄 TD4 - Énoncé.pdf
│ │ │ └── 📄 TD4 - Corrigé.pdf
│ │ ├── 📁 TD3 - Algébre Linéaire avec NumPy/
│ │ │ ├── 📄 TD3 - Corrigé.pdf
│ │ │ └── 📄 TD3 - Énoncé.pdf
│ │ ├── 📁 TD1 - NumPy, Pandas, Matplotlib/
│ │ │ ├── 📄 TD1 - Corrigé.pdf
│ │ │ └── 📄 TD1 - NumPy & Pandas & Matplotlib.pdf
│ │ └── 📁 TD2 - Manipulation et Visualisation de Données avec Pandas et Matplotlib/
│ │ ├── 📄 TD2 - Corrigé.pdf
│ │ └── 📄 TD2 - Manipulation et Visualisation de Données avec Pandas et Matplotlib.pdf
│ └── 📁 Notebooks Tutoriels du Machine Learning/
│ └── 📁 Prédictions des nombres dans les images/
│ └── 📁 mnist/
│ └── 📁 train/
│ ├── 📁 0/
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│ └── 📁 2/
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├── 🔗📁 Machine Learning/
│ ├── 📄 QCM ML 2025
│ ├── 📄 Prépa QCM cours
│ └── 📄 QCM-AE
├── 🔗📁 ML/
│ ├── 📁 Resume/
│ │ ├── 📄 summary of chapters ML.pdf
│ │ ├── 📄 résume ML.pdf
│ │ └── 📁 resume-cour/
│ │ ├── 📄 README.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 7.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 6.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 5.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 3.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 4.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 2.pdf
│ │ └── 📄 chapter 1.pdf
│ ├── 📁 IGE 43/
│ │ ├── 📄 Chapter 1.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 4.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 6.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 2.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 8.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 5.pdf
│ │ └── 📄 Chapter 3.pdf
│ └── 📁 Cahier/
│ └── 📄 cour ML.pdf
└── 🔗📁 Machine Learning/
├── 📁 Resources/
│ ├── 📄 Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin - Learning From Data_ A short course-AMLBook.com (2012).pdf
│ ├── 📄 An Introduction to Statistical Learning).pdf
│ └── 📄 Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics.pdf
├── 📁 Courses/
│ ├── 📄 Lecture_8 Active Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_8 Active Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_7 Evaluation Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_7 Evaluation Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_6 Artificial_Neural_Network Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_6 Artificial_Neural_Network Part_3.pdf
│ ├── 📄 Lecture_6 Artificial_Neural_Network Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_5 Error-based_Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_5 Error-based_Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_4 Probability-based_Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_4 Probability-based_Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_3 Similarity-based-Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_3 Similarity-based-Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_2 Information_based_Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_2 Information_based_Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_0 Machine Learning syllabus.pdf
│ └── 📄 Lecture_1 Machine_Learning_for_Predictive_Data_Analytics.pdf
├── 📁 Tests/
│ └── 📄 ML Quiz 2 Answer Key.pdf
├── 📁 Tutorials/
│ ├── 📄 ML_tuto8.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto7.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto6.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto5.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto4.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto3.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto2.pdf
│ └── 📄 ML_tuto1.pdf
├── 📁 Labs/
│ └── 📁 Lab 7/
│ ├── 📄 dataset_1.txt
│ └── 📄 league_data.txt
└── 📁 Exams/
├── 📄 ML Final-Exam 24-25 Answer-key.pdf
└── 📄 ML Midterm-Exam 24-25 Answer-key.pdf
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