Dr. Abdelhamid Djeffal
Université Mohamed Khider - Biskra - Algérie
Dr Abdelhamid Djeffal
 
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L2 (TP Algo)

- TP 5

Utilisateurs en ligne: 1

   

M2 SIOD (FDA)


Canevas

 


 
L’objectif: Ce cours représente un approfondissement des concepts appris dans la matière IFD (introduction à la fouille de données) vu dans le M1. Il vise à permettre aux étudiants de maitriser les techniques d’extraction des différents types de connaissances telles que les motifs fréquents, les modèles de prédiction et de description à travers l’utilisation du logiciel Weka utilisé en M1 au niveau des TPs. L’accent doit être mis sur l’utilisation de ces techniques  pour l’analyse des grandes quantités de données c-à-d leur optimisation en réalisation des TP de programmation. 


Connaissances préalables recommandées

Introduction à la fouille de données



Contenu de la matière :

Chap1 : Introduction et rappels

 

Chap2 : Recherche des modèles fréquents, corrélations et associations

Concepts de base

Méthodes efficaces pour la recherche des modèles fréquents

Types de motifs fréquents

Passage aux règles d’association

Analyse des corrélations supervisées

 

Chap3: Classification Supervisée

            Arbres de décision

            Réseaux de neurones

Machines à vecteur support

Réseaux bayésiens

 

Chap4: Régression

Définition

Régression linéaire simple

Régression linéaire multiple

Régression non linéaire

SVM pour la régression (SVR)

 

Chap4: Clustering

Mesures de similarités

Clustering hiérarchique

Clustering partitionnel

Clustering incrémental

SVM pour le clustering (SVC)




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