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 Slides ↗
Cadre formel & premiers modèles
Loss & risqueRégression vs classificationk-Nearest NeighborsBiais / variance
02 Slides ↗
Validation robuste & arbres de décision
Sur-/sous-apprentissageValidation croiséeArbres de décision (CART)Modèles non-paramétriques
03 Slides ↗
Méthodes d'ensembles & forêts aléatoires
BaggingRandom forestsRéduction de varianceImportance des variables
Practical
Lab session (TP)
Hands-on Python lab over two sessions: exploratory analysis, k-NN, decision trees and random forests.
View lab (PDF) ↗