Data science
Mes lectures de l’été
Les éditions ENI m’ont gentiment envoyé 3 ouvrages pour apprendre la data science et le machine learning, je vous...
3 méthodes pour optimiser les hyperparamètres de vos modèles de machine learning
L’un des avantages des modèles de machine learning et de deep learning, est qu’ils sont facilement adaptables à toutes...
Travailler en tant que freelance data scientist en étant étudiant
Durant ma dernière année à l’ISUP j’ai eu la chance d’être freelance data scientist et étudiant en même temps....
4 méthodes pour gérer les données manquantes en machine learning avec Pandas
Les données manquantes sont un des nombreux problèmes que vous êtes amenés à gérer lorsque vous travaillez sur des...
Comment gérer le déséquilibre des classes (imbalanced dataset) en machine learning ?
En machine learning il est très fréquent d’avoir à construire un modèle sur des données présentant un déséquilibre des...
Mes dernières lectures en data science
Les éditions Eyrolles m’ont gentiment envoyés plusieurs livres. J’ai profité du confinement et du fait que j’ai un peu...
Régression avec Random Forest : Prédire le loyer d’un logement à Paris
Dans les différents projets où l’on a utilisé random forest, il s’agissait de faire de la classification. Nous pouvons...
Régression linéaire : fonctionnement et exemple avec Python
Le problème le plus simple et le plus ancien en machine learning est la régression linéaire. Après avoir expliquer...
7 méthodes pour éviter l’overfitting
L’overfitting est un problème qui est souvent rencontrés en machine learning. Il survient lorsque notre modèle essaye de trop...
