Monthly Archives: octobre 2018

Tutoriel de classification de fleurs d’IRIS avec la Régression logistique et Python

Dans l’un de mes articles précédents, j’ai parlé de la régression logistique.  Il s’agit d’un algorithme de classification assez connu en apprentissage supervisé. Dans cet article, nous allons mettre en pratique cet algorithme. Ceci en utilisant Python et Sickit-Learn. C’est parti ! Pré-requis Pour pouvoir suivre ce tutoriel, vous devez disposer sur votre ordinateur, des éléments suivants : le… Read More »

implémentez une reconnaissance de chiffres manuscrits avec K-NN

Dans un article antécédent, j’ai abordé l’algorithme K-Nearest Neighbors (K-NN). On a vu qu’il s’agissait d’un algorithme d’apprentissage supervisé, utilisable aussi bien pour la régression que la classification. Dans cet article, on va implémenter K-NN sur un vrai jeu de données pour faire une classification multi-classes. Pré-requis Pour suivre ce tutoriel, vous devez disposer sur votre ordinateur, des éléments… Read More »

Introduction à l’algorithme K Nearst Neighbors (K-NN)

Lors de cet article, on découvrira l’algorithme K Nearest Neighbors (K-NN). Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage supervisé. Il sert aussi bien pour la classification que la régression. Ainsi, nous allons voir le fonctionnement de cet algorithme, ses caractéristiques et comment il parvient à établir des prédictions. C’est parti ! Découverte de l’algorithme K Nearest Neighbors l’algorithme K-NN (K-nearest neighbors) est une méthode d’apprentissage supervisé.… Read More »