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Apprentissage supervis et Espace des Versions

Cours 2 : LÕapprentissage inductif supervis ¥G-set = Ensemble de toutes les hypoth ses les plus g n rales coh rentes avec les exemples connus ¥S-set = Ensemble de toutes les hypoth ses les plus sp cifiques coh rentes avec les exemples connus H G S hi hj Cornu jols2- Apprentissage inductif supervis 28 15/10/03 5- Apprentissage avec : É par mise jour de l'espace des versions Id e


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Approches d’extraction de règles d’association basées sur

L’ algorithme APRIORI a introduit une approche appelée « tester-et-générer» L’idée de base est de parcourir l’espace de recherche en largeur d’abord, ne retenir que les fréquents et d’en générer d’autres éléments dans le niveau suivant par autojointure Les supports des itemsets candidats sont calculés et les candidats non fréquents sont élagués Cet élagage, de

Cited by : 16
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PRATIQUES PÉDAGOGIQUES Une expérience réussie d’approche

LESQUELS rales ont trait aux étapes de la réalisa-SE FONDE L réaliser un algorithme sans les connais-sances suffisantes dans le domaine en cause Le transfert se définit comme la capacité de réutiliser une démarche ac-quise dans un domaine particulier, per- mettant à l’étudiant de résoudre de nou-veaux problèmes Le constructivisme L’approche constructiviste possède un


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Règles d’association

L'algorithme génère un candidat de taille k à partir de deux candidats de taille k-1 différents par le dernier élément Critiques des notions de Support et de confiance Exemple : X et Y: positivement corrélés, X et Z, négativement corrélés Les support et confiance de X=>Z dominent Nous avons besoin d’une mesure de corrélation P(B|A)/P(B) est aussi appelé le lift de A => B X11


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Table des matières

1 2 Notions : Arbre de jeu et stratégies des joueurs Nous avons vu que nous modélisons les étapes du jeu par un arbre G La racine de l’arbre corres- pond au début de jeu quand max va jouer Les feuilles correspondent à la fin du jeu o? à l’arrêt sur une étape ou une évaluation de toutes les feuilles soit possible De point de vue de max, la valeur associée à un nœud donné p


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Un algorithme heuristique pour l'attribution des cours

UN ALGORITHME HEURISTIQUE POUR L'ATTRlBUTION DES COURS MÉMOIRE PRÉSENTÉ COMME EXIGENCE PARTIELLE DE LA MAÎTRISE EN INFORMATIQUE PAR NING XIA DÉCEMBRE 2006 UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL Service des bibliothèques Avertissement La diffusion de ce mémoire se fait dans le respect des droits de son auteur, qui a signé le formulaire Autorisation


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Apprentissage supervis et Espace des Versions

Cours 2 : LÕapprentissage inductif supervis ¥G-set = Ensemble de toutes les hypoth ses les plus g n rales coh rentes avec les exemples connus ¥S-set = Ensemble de toutes les hypoth ses les plus sp cifiques coh rentes avec les exemples connus H G S hi hj Cornu jols2- Apprentissage inductif supervis 28 15/10/03 5- Apprentissage avec : É par mise jour de l'espace des versions Id e


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L’ algorithme APRIORI a introduit une approche appelée « tester-et-générer» L’idée de base est de parcourir l’espace de recherche en largeur d’abord, ne retenir que les fréquents et d’en générer d’autres éléments dans le niveau suivant par autojointure Les supports des itemsets candidats sont calculés et les candidats non fréquents sont élagués Cet élagage, de

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Table des matières

1 2 Notions : Arbre de jeu et stratégies des joueurs Nous avons vu que nous modélisons les étapes du jeu par un arbre G La racine de l’arbre corres- pond au début de jeu quand max va jouer Les feuilles correspondent à la fin du jeu o? à l’arrêt sur une étape ou une évaluation de toutes les feuilles soit possible De point de vue de max, la valeur associée à un nœud donné p


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cours algorithme

Cours Algorithme Notions générales en PDF





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