Modules, Bibliographie, Articles…# Articles, Références, Blogs Bibliographies associées à chaque cours Autres suggestions Ressources, Evénements, Source de données Source de données Compétition, Codes Evénements, Médias Incubateurs FAQ FAQ cvxopt FAQ Cython FAQ Geo coordinates and Maps FAQ Hadoop FAQ Jupyter FAQ matplotlib FAQ pandas FAQ python FAQ web FAQ Windows Questions Questions TD 2014 Questions Projets 2014 Questions Projets 2015 Questions 2016 Devinettes Devinettes 2016 Bien démarrer un projet de machine learning Etape 1 : quel est le type de problème ? Etape 2 : quelles sont les données ? Etape 3 : séparation train/test Etape 4 : apprentissage d’un modèle Etape 5 : mesure de la performance Etape 6 : ajouter des variables Etape 7 : jouer à Hercule Poirot Etape 8 : validation du modèle