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Algorithmes

Cette section regroupe la série d’articles liés aux principaux algorithmes en data science.

  1. Quelques basiques

    1.1 Types de données 1.2. Types d’algorithmes 1.3. Régression vs. classification

  2. Algorithmes supervisés

    2.1. Régression linéaire (univariée et multivariée) 2.2. Régression polynomiale 2.3. Régression régularisée Régression Ridge - l2l2​ Régression LASSO - l1l1​ 2.4. Classificateur - Naive Bayes 2.5. Classificateur - Régression logistique 2.6. Random Tree & Random Forest Random Tree Random Forest 2.7. Gradient boosting 2.8. Support Vector Machine (SVM)

3.Algorithmes non supervisés

3.1. Clustering
    Clustering hiérarchique
    Clustering non-hiérarchique
3.2. Analyse factorielle
    PCA - Principal Component Analysis
    LDA - Linear Discriminant Analysis
    CFA - Correspondence Factor Analysis
    MCA - Multiple Correspondence Analysis
  1. Deep Learning (ou réseaux neuronaux)