IFT6266 A04 - Livre et lectures hebdomadaires
Livre principal
Le livre principal pour le cours est le livre de
Christopher Bishop
Neural networks for pattern recognition,
Oxford University Press, 1995. Il a été commandé
à la Librairie de l'Université de Montréal (86$).
Vous trouverez aussi des notes de cours sur le site du cours,
au fur et à mesure que nous progresserons.
Des articles et autres documents seront assignés en lecture hebdomadaire.
Lectures hebdomadaires
- Semaine du 9 novembre
- notes de Sam Roweis sur EM.
(ps)
(pdf)
- Tutoriel sur les modèles probabilistes graphiques (Bayes nets) par Kevin Murphy
(pdf).
- Introduction longue aux réseaux Bayesiens par Andrew Moore
pdf.
- Tutoriel de Brendan Frey sur les modèles probabilistes
graphiques
ps.
- Semaine du 25 octobre
- Semaine du 27 septembre
- Chapitre 2 de Bishop.
- Slides d'Andrew Moore sur l'apprentissage des Gaussiennes par max. vraisemblance
ou de manière Bayesienne pdf.
- Slides d'Andrew Moore sur la classification par des Gaussiennes (classificateur Bayesien)
pdf.
- Article "tutorial" de Michael Collins sur l'algorithme EM
ps
pdf.
- Semaine du 20 septembre
- Chapitre 2 de Bishop.
- Le "livre de recettes" des matrices, par K.B. Petersen.
TRES COMPLET.
- Trucs utiles d'algèbre matricielle par T. Minka
[ps]
[pdf].
- Révision d'algèbre linéaire par George Bebis,
[ps].
- Systèmes d'équations valeurs/vecteurs propres, George Bebis [pdf]
- Semaine du 6 et du 13 septembre
- Semaine du 2 septembre
-
Chapitre 1 du livre de Bishop (voici les concepts importants qu'on y retrouve,
(ps) (pdf)).
- Révision DE BASE sur les vecteurs, les matrices, les dérivées, et les probabilités
par Chris Williams
[pdf].
- Introduction aux concepts de probabilité jointe, conditionnelle, variable manquante, théorème de Bayes, inférence
par Chris Williams
[pdf].
- Révision sur les Probabilités et Statistiques par Sam Roweis
[ps].
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