IFT 3390/6390 

Fondements d'apprentissage machine

Lectures hebdomadaires


Les lectures hébdomadaires ne sont pas explicitement vérifiées mais les quizzes peuvent contenir des questions qui réfèrent à ces articles.
  • À lire: 13:30, mar 21

    Sujet PostScript PDF
    Intro to boosting 1 (papier de Rob Schapire) PS PDF
    Intro to boosting 2 (papier de Yoav Freund et Rob Schapire) PS PDF
    Theoretical explanation of the effectiveness of boosting (papier de Schapire-Freund-Bartlett-Lee) PS PDF
    Effective margin maximization (papier de Gunnar Rätsch et Manfred Warmuth) PS PDF

  • À lire: 10:30, mar 16

    Sujet PostScript PDF
    Tutorial sur les SVMs (papier de Burges) PS PDF
    Tutorial sur les SVMs (papier de Müller-Mika-Rätsch-Tsuda-Schölkopf) PS PDF

  • À lire: 14:30, mar 14

    Sujet PostScript PDF
    Comparaison des comparaisons (papier de Thomas Dietterich) PS PDF

  • À lire: 13:30, mars 9

    Sujet PostScript PDF
    Arbres de décision Ch. 8.1,2,3,4 de Duda-Hart-Stork

  • À lire: 10:30, fév 23

    Sujet PostScript PDF
    Réseaux de neurones Ch. 6.1,2,3,4,5,8 de Duda-Hart-Stork

  • À lire: 10:30, fév 2

    Sujet PostScript PDF
    Linear discriminant functions Ch. 5.1,2,3,4,5,11 de Duda-Hart-Stork
    Histoire du perceptron (papier de Kaplan) PS PDF

  • À lire: 10:30, jan 26

    Sujet PostScript PDF
    Manifold Parzen windows (thèse de Pascal Vincent) PS PDF
    Intro aux arbres kd (papier d'Andrew Moore) PS PDF

  • À lire: 13:30, jan 17

    Sujet PostScript PDF
    Intro aux principes d'apprentissage (thèse de Pascal Vincent) PS PDF
    Intro aux probabilités et aux classifieurs Bayesiens (transparents d'Andrew Moore) PS PDF
    Intro aux probabilités (transparents de Chris Williams) PS PDF
    Intro aux probabilités et aux modèles paramétriques (transparents de Sam Roweis) PS PDF