QUELQUES METHODES D’APPRENTISSAGE SUPERVISE

dc.contributor.authorAissaoui, Fatihaen_US
dc.date.accessioned2024-11-14T12:47:41Zen_US
dc.date.available2024-11-14T12:47:41Zen_US
dc.date.issued2021-07-14en_US
dc.description.abstractConclusion 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.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/23551en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseriesPDF;en_US
dc.subjectmethodes, apprentissage, superviséeen_US
dc.titleQUELQUES METHODES D’APPRENTISSAGE SUPERVISEen_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
QUELQUES_METHODES_D_APPRENTISSAGE_.pdf
Size:
353.13 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: