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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23551
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Aissaoui, Fatiha | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-14T12:47:41Z | - |
dc.date.available | 2024-11-14T12:47:41Z | - |
dc.date.issued | 2021-07-14 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23551 | - |
dc.description.abstract | Conclusion L’apprentissage automatique ( machine Learning), est un élément principal quand il s’agit de l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique constitue une grande avancée si vous voulez créer une intelligence artificielle ou tentez simplement d’ob- tenir un aperçu de toutes les données que vous avez collectées. Dans ce mémoire nous avons présenté quelques algorithmes d’apprentissage super- visé (où on connait déjà les réponses qu’on attend d’elle ) : — nous avons rappelé l’essentiel des différentes méthodes de régression : linéaire multiple, RIDGE, LASSO, PCR et Elastic Net : où l’on utilise ces estimations de régression pour expliquer la relation entre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables indépendantes. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | University of tlemcen | en_US |
dc.relation.ispartofseries | PDF; | - |
dc.subject | methodes, apprentissage, supervisée | en_US |
dc.title | QUELQUES METHODES D’APPRENTISSAGE SUPERVISE | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Master en Mathématique |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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QUELQUES_METHODES_D_APPRENTISSAGE_.pdf | 353,13 kB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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