Teaching

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Materials I designed and taught, in French.

Supervised Learning

Apprentissage Supervisé · part of « Introduction à la Statistique des Données »
L3 Mathematics · Université de Rennes · taught 2023–2026

The supervised-learning part of the L3 statistics course (ISD). It starts from the formal setup (loss, risk, bias and variance), with k-NN as the running example, then covers non-parametric models: decision trees and random forests.

01

Cadre formel & premiers modèles

Loss & risqueRégression vs classificationk-Nearest NeighborsBiais / variance
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02

Validation robuste & arbres de décision

Sur-/sous-apprentissageValidation croiséeArbres de décision (CART)Modèles non-paramétriques
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03

Méthodes d'ensembles & forêts aléatoires

BaggingRandom forestsRéduction de varianceImportance des variables
Slides ↗
Practical

Lab session (TP)

Hands-on Python lab over two sessions: exploratory analysis, k-NN, decision trees and random forests.

View lab (PDF) ↗