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    :title: Session 1
    :keywords: session 1
    :date: 2019-01-29
    :categories: session

    Quelques liens sur cette première session
    et les notebooks associées :

    * :ref:`l-rappel`
    * :ref:`l-regclass`

    Il n'est pas facile de se souvenir des fonctions
    importantes pour tel ou tel modules. Ce n'est pas
    très important, d'autres l'ont déjà sous la forme
    de cheat sheets :
    `Cheat Sheet Pandas <https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf>`_.
    Quelques exercices :

    * `DataFrame et Graphes <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/td2a_cenonce_session_1.html>`_
    * `Comparer deux régressions <http://www.xavierdupre.fr/app/actuariat_python/helpsphinx/notebooks/enonce_2017.html#enonce2017rst>`_

    Le contenu est hébergé sur `github/papierstat <https://github.com/sdpython/papierstat/>`_,
    l'ajout d'une *issue* indiquera une partie à développer ou retravailler.
    Un lien vers le notebook écrit lors de la première séance :
    :ref:`2019-01-25linregrst`.

    * `"Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier <https://arxiv.org/abs/1602.04938>`_
    * `A Ranking-based KNN Approach for Multi-Label Classification <http://proceedings.mlr.press/v25/chiang12/chiang12.pdf>`_
    * `Multiclass-Multilabel Classification with More Classes than Examples <http://proceedings.mlr.press/v9/dekel10a/dekel10a.pdf>`_
    * `ROBPCA: A New Approach to Robust Principal Component Analysis <https://pdfs.semanticscholar.org/250b/4f05982b491ad80ba8b986d958eedb69a6be.pdf>`_
    * `SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique <https://arxiv.org/pdf/1106.1813.pdf>`_
    * `LOF: Identifying Density-Based Local Outliers <http://www.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/LOF.pdf>`_
    * `Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Apphcatlons to Image Analysis and Automated Cartography <https://www.sri.com/sites/default/files/publications/ransac-publication.pdf>`_
    * `Performance Evaluation of RANSAC Family <http://www.bmva.org/bmvc/2009/Papers/Paper355/Paper355.pdf>`_
    * `On Bootstrapping the ROC Curve <https://papers.nips.cc/paper/3404-on-bootstrapping-the-roc-curve.pdf>`_
    * `Resampling ROC curves <https://cedric.cnam.fr/fichiers/RC1271.pdf>`_
    * `Exponential Reservoir Sampling for Streaming Language Models <http://www.aclweb.org/anthology/P14-2112>`_
    * `Face Recognition Machine Vision System Using Eigenfaces <https://arxiv.org/pdf/1705.02782.pdf>`_
    * `Fast unfolding of communities in large networks <https://arxiv.org/pdf/0803.0476.pdf>`_
    * `On Spectral Clustering Analysis Algorithm <https://ai.stanford.edu/~ang/papers/nips01-spectral.pdf>`_