Data Science

Construire, évaluer et valider un modèle, des données à la décision

De la première droite de régression jusqu'à la validation croisée : apprends à construire un modèle, à l'évaluer honnêtement et à éviter les pièges, entièrement sur des données NBA.

Modules

1. 1Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?Gratuit→
2. 2Variables explicatives et cible🔒→
3. 3Régression linéaire simple🔒→
4. 4Comment un modèle apprend🔒→
5. 5Régression linéaire multiple🔒→
6. 6Évaluer une régression🔒→
7. 7Généralisation et sur-apprentissage🔒→
8. 8Validation croisée🔒→
9. 9Régression logistique🔒→
10. 10Évaluer un classifieur🔒→
11. 11Régularisation : Ridge et Lasso🔒→
12. 12Ingénierie des variables🔒→
13. 13Séries temporelles🔒→
14. 14Projet de synthèse : le flux data science de A à Z🔒→