Tutoriels

1

            Analyse Factorielle Discriminante.
   Décomposition de la variance.
   Décomposition de la variance projetée.
   Le premier axe factoriel discriminant.
   Cas particulier : deux classes.

2

         Classements géométrique et probabiliste
   Classement géométrique :
       * Cas général.
       * Cas particulier : deux classes.
   Classement probabiliste.
       * Théoréme de Bayes.
       * Estimation des densités de probabilité conditionnelles.
       * Le modèle multinormal.
       * Deux classes et égalité des matrices de covariance.

Tutoriels

3

               Validation d'une Analyse Discriminante
   Tests globaux de séparabilité des classes:
      * ANOVA et Analyse Discriminante.
      * Test de Wilks.
      * V de Rao.
   Corrélation canonique.
   Identité des matrices de covariance.
   Combien d'axes ?
   Sélection de variables.

Tutoriels

1

            Overview of Decision Trees
   What are Decision Trees ?
   Growing the Tree.
   Choosing a predictor for a split.
   How big a Tree ?
   Using the Tree.

2

                Different types of predictors
   Categorical predictors :
       * Merging the modelities ?
       * Special case : binary dependent variable.
   Ordinal predictors : merging and splitting.
   Numerical predictors.

Tutoriels

3

                                     Splitting nodes
   Impurity criterion :
      * Misclassification rate.
      * Gini index.
      * Entropy.
      * Variance.
   Chi-square based splitting : CHAID
   The "Twoing" split.
   Priors, weights and costs.

 4

                                    The "right size" Tree
    Tree overgrowing.
    Stopping the growth.
    Pruning a large Tree.

Tutoriels

1

Le critère J de Fisher.
   Le vecteur de Fisher.
   La droite de Fisher est-elle optimale ?

2

Maximisation du critère de Fisher.
   Dérivée d'une forme quadratique.
   Maximisation du rapport de deux formes quadratiques.

Animation interactive

Deux classes, positions relatives modifiables.
   Droite pivotante manuellement.
   Affichage du numérateur et du dénominateur du critère de    Fisher.
   Recherche manuelle du maximum.

Tutorial

1

Intuitive approach to Logistic Regression :
       * Regression on class indicators.
       * The logistic function.
   From Discriminant Analysis to Logistic Regression :
       * The logit function.
       * Direct calculation of posterior probabilities.

Tutorial

2

Estimating the parameters :
      * Likelihood maximization.
      * Non-linear optimization.
      * Local minima.
      * Special case : classes are separable.