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  • Introduction
  • Installer Anaconda (Python)
------------------------ Partie 1 - Data Preprocessing ------------------------
  • ​Bienvenue à la Partie 1 - Data Preprocessing
  • Importer les librairies
  • Importer le dataset
  • Gérer les données manquantes
  • Gérer les variables catégoriques
  • Diviser le dataset entre le Training set et le Test set
  • Appliquer Feature Scaling
---------------------------- Partie 2 - Régression ----------------------------
  • Bienvenue à la Partie 2 - Régression
Régression Linéaire Simple
  • Intuition - Step 1
  • Intuition - Step 2
  • Implémentation - Step 1
  • Implémentation - Step 2
  • Implémentation - Step 3
  • Implémentation - Step 4
Régression Linéaire Multiple
  • Intuition - Step 1
  • Intuition - Step 2
  • Intuition - Step 3
  • Intuition - Step 4
  • Intuition - Step 5
  • Implémentation - Step 1
  • Implémentation - Step 2
Régression Polynomiale
  • Intuition
  • Implémentation - Step 1
  • Implémentation - Step 2
  • Implémentation - Step 3
Evaluation des modèles de Régression
  • R Squared
  • Adjusted R Squared
-------------------------- Partie 3 - Classification --------------------------
  • Bienvenue à la Partie 3 - Classification
Régression Logistique
  • Intuition
  • Implémentation - Step 1
  • Implémentation - Step 2
  • False Positives & False Negatives
  • Matrice de confusion
  • Implémentation - Step 3
  • Implémentation - Step 4
SVM
  • Intuition
  • Implémentation
Kernel SVM
  • Intuition - Step 1
  • Intuition - Step 2
  • Intuition - Step 3
  • Intuition - Step 4
  • Implémentation
Evaluation des modèles de Classification
  • Le paradoxe de la précision
  • CAP curve
  • Evaluer la CAP curve
---------------------------- Partie 4 - Clustering ----------------------------
  • Bienvenue à la Partie 4 - Clustering
K-Means
  • Intuition - Step 1
  • Intuition - Step 2
  • Intuition - Step 3
  • Implémentation - Step 1
  • Implémentation - Step 2
  • Implémentation - Step 3
  • Implémentation - Step 4