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Langages, structures de donn ees et complexit e

Langages, structures de donn ees et complexit e Typologie des langages Compil e vs interpr et e Le compilateur r ealise ( a la demande) des optimisations qui permettent de g en erer un code plus e cace Toutefois, le compilateur \prend des risques" (il essaie de se mettre dans la t^ete du programmeur avec +/- de succ es) et du temps I loop


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COURS ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION INFORMATIQUE

• Structures algorithmiques fondamentales: • Implantation des algorithmes dans un langage de programmation • Introduction au test unitaire , boîte noire, • Algorithmes fondamentaux de recherche recherche d’un élément, parcours, tri, • Avoir une première notion des performances des algorithmes utilisés MAP - UNS 3 NOTION DE BASE EN ALGORITHMIQUE MAP - UNS 4 12/03/2013 3

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Classification et BD M1:MASS-IMM


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Qualité de prévision et risque

la complexité des algorithmes 1 2 Risques et choix de modèle Une estimation du risque ou qualité de la prévision est donc un élément central de la mise en place de la stratégie de choix de modèle, choix de mé-thode, en science des données, telle que cette stratégie est décrite dans l’introduction La recherche d’un meilleur modèle, qui sera déclinée ensuite pour chaque


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Algorithmie Avancée Mise en Contexte / Mise en Oeuvre

Algorithmie : résolution de problèmes via structures de données Pas de livre magique mais des stratégies universelles : la méthode incrémentale : résoudre un problème P(n) à partir d'une solution de P(n-1) ; une méthode par récurrence, qui peut donner lieu aussi bien à des programmes itératifs


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G enie Logiciel - LIPN

{Structures de donn ees complexes et algorithmes simples {Anticiper les changements a venir {Progiciels 1 2 Principes du G enie Logiciel Principes utilis es dans le G enie Logiciel {G en eralisation : regroupement d’un ensemble de fonctionnalit es semblables en une fonc-tionnalit e param etrable (g en ericit e, h eritage)


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80-621-07 - Analyse de donn - HEC

Structures de dépendance: modèles et exemples Modèles avec effets aléatoires communs: présentations de certains modèles avec des algorithmes d'estimation et des méthodes d'inférence associés Lectures [6] Hougaard, P (2000) Analysis of Multivariate Survival Data Springer Chapitres 3, 7 et 8 (pages 112 à 125, 215 à 309)


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HAL archive ouverte

HAL Id: pastel-00564814 https://pastel archives-ouvertes fr/pastel-00564814 Submitted on 10 Feb 2011 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit


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Mod´elisation de Syst`emes d’Information Pierre G´erard

2 Analyse des risques 3 Conception 4 Impl´ementation 5 Tests 6 Planification du prochain cycle Avantages : meilleure maˆıtrise des risques, mais n´ecessite une


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