TD MU4IN601- Modèles et Algorithmes Probabilistes et Statistiques pour l’Informatique (MAPSI)

Page du cours Master Data Science Paris (DAC)

Groupe 4: le mardi de 8h30 à 10h30 (TD) salle 14.15.103, puis de 13h45 à 15h45 (TME) salle 14.15.408

  1. Sujet: Notions elementaires de probabilites
    Exercices (TD1): 1, 2, 3, 5 et 6.

  2. Sujet: Rappels de probabilites
    Exercices (TD2): 9, 11, 12 et 13.

  3. Sujet: Max de vraisemblance et max a posteriori
    Exercices (TD3): 15, 16 ou 18, 17, 19, et 21

  4. Sujet: l’algorithme EM
    Exercices (TD4): 22, 23, 24

  5. Sujet: Tests d’hypotheses, d’ajustement et d’independance
    Exercices (TD5): 27, 28, 30, 32, 33, 34, 35

  6. Sujet: Chaines de Markov
    Exercices (TD6): 36, 37, 38 (49,39)

  7. Sujet: Modeles de Markov Caches
    Exercices (TD7): 41

  8. Sujet: Regression
    Exercices (TD8): 45, 46, 47

  9. Sujet: Methodes discriminantes
    Exercices (TD9): 48, 50, 49

  10. Sujet: Echantillonnage
    Exercices (TD10): 55, 58, 56, 54, 57


Des references pour:

  1. l'algorithme EM
  2. le Belief Propagation