v2.9.0 (4689)

PA - C2 - MAP569 : Regression and classification

Domaine > Mathématiques appliquées.

Descriptif

Syllabus

 

  1. This course objective is to provide a rigorous theoretical introduction to the field of Statistical Learning. It will cover several topics in supervised and unsupervised frameworks. Non asymptotic methods for the extraction of information in random settings will be analyzed through tools from probability, statistics and optimization.

  2. This course is heavily theory oriented but a few practical sessions on R or Python will be provided during PC.

Agenda

Langue du cours : Français, slides en Anglais 

Credits ECTS : 4

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme M2 Énergie

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme M1 IES - Innovation, Entreprise and Société

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C
        • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

        La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

        Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing

        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
          L'UE est acquise si note finale transposée >= C
          • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

          La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

          Pour les étudiants du diplôme M2 HPDA - High Performance Data Analytics

          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)

            Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence

            Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)

              Pour les étudiants du diplôme M1 Mathématiques et Applications - Voie Jacques Hadamard - École Polytechnique

              Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique

              Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

                Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                  L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                  • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                  Pour les étudiants du diplôme M1 Cyber - Cybersecurity

                  Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)

                    Pour les étudiants du diplôme Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)

                    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                      • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

                      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

                      Veuillez patienter