TP-GMM
Posted on Thu 23 January 2020 in posts • Tagged with python, machine learning, gaussian mixture, statistical physics
TP-GMM-Annealing
Posted on Thu 23 January 2020 in posts • Tagged with python, machine learning, gaussian mixture, statistical physics, annealing
Annealing and GMM¶
In this program we make an annealing procedure with many centers in the GMM model. We only adjust the centers and the inverse temperature $\beta$ corresponds to the inverse of the variance of each center
TP-NN
Posted on Thu 23 January 2020 in posts • Tagged with python, machine learning, neural network, perceptron, statistical physics
TP Neural Network¶
the first part of this session is to implement its own version of the perceptron and get more familiar with the practice of ML.
Multiclass Perceptron¶
In order to make your own perceptron, you will have to implement the following
- Define the softmax function
- PeceptronOut : return the output for each of the $K$ neurons.
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TP3-M1ProML-Correction
Posted on Tue 14 May 2019 in posts • Tagged with python, machine learning, perceptron, classifier
Classifieur Lineaire : le perceptron¶
Le but de ce TP est de se familiariser avec les réseaux de neurones. Dans un premier temps, nous allons nous intéressés au modèle du perceptron. Le Perceptron permet de classifier des jeu de données à condition que celui-ci soit séparable linéairement. Ce modèle est particulièrement important puisqu'il est une des briques de base des réseaux de neurones profonds.
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TP1-M1ProML-Correction
Posted on Tue 30 April 2019 in posts • Tagged with python, machine learning, bayes, inference
TP1 : inférence Bayésienne et K-moyennes¶
TP2-M1ProML-Correction
Posted on Tue 30 April 2019 in posts • Tagged with python, machine learning, bayes, inference
TP4-M1ProML-Correction
Posted on Tue 30 April 2019 in posts • Tagged with python, machine learning, autoencoder, regression
TP : regression et autoencoder¶
Le but de ce TP est de voir les deux modèles suivants
- la régression par réseau de neurone
- l'autoencoder
Régression¶
On a vu comment classifier des données par l'utilisation des réseaux de neurones. Ici on va voir rapidement comment il est possible de régresser des fonctions.
Soit la fonction suivante
TP4-Correction
Posted on Wed 27 March 2019 in posts • Tagged with python, proba, stat
Faire des clusters¶
Regardons maintenant l'intérêt de l'ACP dans le cas d'un jeu de données corrspondant à des clusters. Nous allons, à l'aide de la cellule suivante, créer des Nc clusters en dimension D à l'intérieur d'un cube de dimension 2L.
TP3-Correction
Posted on Tue 19 March 2019 in posts • Tagged with python, proba, stat
Exam_Corr1819
Posted on Mon 18 March 2019 in posts • Tagged with python, proba, stat