Compléments en Datamining

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Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)

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Formations 2018-19

Compléments en Datamining

Objectifs

Cet enseignement est un complément à l'UE Datamining. Dans une première partie, on étudie le problème survenant lors de l'application d'un grand nombre de tests et les méthodes de correction des p-valeurs. Dans une seconde partie, des méthodes d'apprentissage supervisées et non-supervisées sont étudiées.

 Cet enseignement sera illustré au travers de jeu de données réelles. Le logiciel R sera largement utilisé pour l'implémentation des différentes méthodes étudiées.

 

Pré-requis recommandés

Avoir des bases théoriques et pratiques (implémentation avec le logiciel R) sur les méthodes de régression linéaires simple et multiple.

 

Volume horaire

  • CM : 10.5
  • TD : 9

Examens

Première session

Deuxième session

Contrôle continu : 100%

Examen terminal : 0%

Examen : 100 %

Durée de l'examen  : 2 heures

Syllabus

  1. Problèmes des tests multiples et méthodes de correction (FWER, FDR).

  2. Méthodes d'apprentissage supervisées (Régression Lasso, Régression Ridge, Partial Least Square et sa version sparse) et non supervisées (Analyse en composantes principales et sa version sparse).

 

     

En bref

Crédits ECTS 2

Nombre d'heures 19.5

Niveau d'étude BAC +5

Contact(s)

Composante

Contact(s) administratif(s)

Secrétariat de Mathématiques - Brigitte GAUBERT

Email : brigitte.gaubert @ univ-pau.fr

Lieu(x)

  • Pau