Apprentissage non supervisé

Cours enseigné dans la mineur Sciences des Données à Sorbonne Université.

Cours

1. Séance 1 : introduction, règles d'association
   [Slides]

2. Séance 2 : information mutuelle, extraction d'un dictionnaire de traduction de mots
   [Slides] [Exercices]

3. Séance 3 : clustering hierarchique
   [Slides] [Exercices]

4. Séance 4 : k-means
   [Slides] [Exercices]

Travaux pratiques

1. Algorithme Apriori pour l'extraction de règles d'association
   [Notebook] [Données]
   Origine des données : ici

2. Extraction d'un dictionnaire de traduction de mots
   [Notebook] [Données]

3. Clustering hierarchique
   [Notebook] [Données]

4. k-means
   [Notebook partie 1] [Notebook partie 2] [Données]

Bibliographie

1. The elements of statistical learning (Hastie, Tibshirani, Friedman)

2. Foundation of statistical natural language processing (Manning, Schütze)

3. Pattern classification (Duda, Hart, Stork)