Cours data mining pdf

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Vous y découvrirez plus de 1500 diapositives sur les technologies base de données, data mining et XML. Vous y découvrirez un outil sophistiqué en développement de sélection d’actions sur le marché français. Cet outil est basé sur la médiation Web, les séries temporelles et les techniques de base de données. J’ai bien été tenté de les faire éditer. PDF doivent être accessibles librement et gratuitement sur un site web — n’est pas aisé.

Après réflexion, je me suis dit que les mettre directement sur une page web de mon cru est finalement la solution la plus simple. Elle facilite la mise à jour, ne serait ce que pour la correction des coquilles. L’important est que tout le monde puisse y accéder totalement, gratuitement, sans obligation de s’enregistrer. L’autre engagement fort est la pérennité de ce site. Ces ouvrages ne disparaîtront pas du jour au lendemain suite à une quelconque lubie.

Les logiciels utilisés sont principalement SIPINA pour les arbres de décision, TANAGRA et R pour les autres techniques. Régression logistique binaire – Principe et estimation. Un exemple introductif – Construire un arbre de décision. Apprentissage d’un arbre de décision : 3. Fusion des sommets lors de la segmentation. Mots-clés : segmentation, entropie de shannon, indice de gini, sipina, cart, c4. Publication : Ce document a été publié sous forme de tutoriel dans la revue en ligne MODULAD, avec la référence — R.

Corrélation partielle paramétrique et non paramétrique. Mots-clés : covariance, coefficient de corrélation de pearson, coefficient bisériale ponctuelle, corrélation mutuelle, coefficient phi, corrélation de rangs, rho de spearman, tau de kendall, rapport de corrélation. Etude de cas – Consommation de véhicules vs. Non-linéarité – Modèles dérivés et interprétation des coefficients. Détection et traitement de la non linéarité.

Table des matières : Section 1 – Objectif. Section 2 – Arbres de classification. Les arbres de classification – Présentation. Binarisation de la segmentation : discrétisation des variables quantitatives, regroupement binaires des variables qualitatives.

Section 3, 4 et 5 – Tutoriels. Mots-clés : classification automatique, clustering, typologie, analyse typologique, arbres de classification, interprétation des classes, clustering tree, valeur test, spad, ict, logiciel R, package party. Liaison entre 2 variables qualitatives nominales. KHI-2 d’écart à l’indépendance et mesures dérivées. Tables 2 x 2 – Cas des variables binaires. Mots-clés : test d’indépendance du khi-2, décomposition du khi-2, lambda de goodman et kruskal, tau de goodman et kruskal, u de theil, coefficient phi, correction de yates, coefficient q de yule, risque relatif, odds, odds-ratio, kappa de cohen, kappa de fleiss, comparaisons par paires, lambda de goodman et kruskal, tau-b de kendall, tau-c de kendall, de de sommers, mantel-haenszel. Tests de rang dans un modèle d’échelle.

Retour sur les statistiques de rang linéaires. Mots-clés : t de student, aspin-welch, anova à 1 facteur, test de fisher, test de bartlett, test de cochran, test de hartley, test de levene, test de brown-forsythe, test de o’brien, blocs aléatoires complets, t2 de hotelling, lambda de wilks, manova, test de bartlett de comparaison de matrice de variance covariance. Mots-clés : qq-plot, droite de henry, test de shapiro-wilk, test de lilliefors, test de anderson-darling, test de d’agostino, test de jarque-bera, test de wilcoxon, test de van der waerden, box-cox normality plot. Mots-clés : probabilité, axiomes de kolmogorov, tirage exhaustif, tirage de bernouilli, théorème de bayes, loi de probabilité, fonction de densité, fonction de répartition.

Attention, pour la majorité, il s’agit de  slides  imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l’accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l’Université Lyon 2 ou d’ailleurs. Toujours à l’adresse des entreprises, nos étudiants ont monté une Pépinière Junior-Entreprise EWEBBI qui peut se charger de réaliser des études rémunérées dans le domaine de l’informatique, de l’informatique décisionnelle, de la statistique et de la sécurité informatique. Ils sont tout à fait capables de mener des études de qualité professionnelle. Ces projets participent aussi à leur formation. Vous pouvez également m’écrire si vous souhaitez affiner votre projet.