M1 : Probabilité Statistique et Théorie de l'Information

By Alexandre Allauzen

Site du cours de M1 Probabilité Statistique et Théorie de l'Information en construction.

Les ressources liées au cours sont accessibles sur ce drive.

Séance 1

Le 14/01/19:

  • Cours: introduction et notions de bases
  • TP : Intro à python

Les TP utiliseront pour la plupart des notebooks. Un notebook a l'extension .ipynb est il se manipule via l'outil jupyter-notebook:

  • lancer un server jupyter-notebook
  • utiliser le navigateur internet pour se connecter à ce server

Séance 2

Le 21/01/19:

  • Cours : introduction au probabilité
  • TD/TP : Exercices sur les probabilités et intro à numpy

Séance 3

Le 23/01/19

  • Cours : fin des probabilités (variable continue)
  • TD/TP : Exercices sur les probabilités et fin du TP sur MNIST et les corrélations

Séance 4

Le 04/02/19, TP noté : Recherche Bayesienne. Le notebook associé est sur le drive.

Travail à rendre: le notebook avec vos contributions à m'envoyer par mail avant le cours suivant du 11/02.

Séance 5

Le 11/02/19

  • Cours: Classication Bayesienne, Bayesien Naif
  • TP: Bayésien Naif Gaussien (+ Bernoulli) sur les images MNIST

Séance 6

Le 18/02/19

  • Cours: modéle de mélange de gaussienne, alogorithme EM
  • TP : Implémentation d'EM pour des GMM sur l'exemple du cours

à suivre

  • Théorie de l'information / Codage Hufmann
  • Théorie de l'information / Information mutuelle
  • Clustering ?
  • Prépartion du projet
  • Soutenances