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Les 15 variables suivantes sont booléennes, elles sont liées : 3. Data Mining et logiciel libre Attention, les informaticiens et internet arrivent Pour 1. Grosso modo, nous distinguerons deux grandes super-familles, à savoir les algorithmes d obédience statistique : statistique descriptive, statistique inférentielle, analyse de données et économétrie ; et les algorithmes issus des publications en apprentissage automatique et bases de données : filtrage d individus et de variables, apprentissage supervisé, règles d association. Ce manuscrit est composé de deux parties : Dans la première partie, nous nous intéressons aux performances des outils généralistes et spécialistes, pour cela on considère weka et MultiBoost comme des représentants des outils généralistes et spécialistes respectivement. La possibilité d enchaîner des méthodes d apprentissage à travers le diagramme de traitements est un atout indéniable, en effet, il rend aisé la combinaison des méthodes sans avoir pour autant à se lancer dans l apprentissage d un langage de script Figure 3. De plus, il était nécessaire pour chaque méthode ajoutée de définir une interface de visualisation spécifique.

TANAGRA est un logiciel «open source» librement accessible sur le web, il tente de concilier deux types d'utilisation. D'une part, en proposant une interface​. @inproceedings{RakotomalalaTANAGRAU, title={TANAGRA: un logiciel gratuit pour l'enseignement et la recherche}, author={Ricco Rakotomalala}. Skype est un logiciel pour appeler d'autres personnes sur leurs ordinateurs ou téléphones. Télécharger Skype et commencer à appeler gratuitement partout.

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Expériences sur les données du répertoire de données de UCI

Il est particulièrement adapté aux plans à mesures répétées, avec des effectifs de groupes égaux ou inégaux. PAC est un outil utilisable aussi bien pour une initiation au traitement des données expérimentales que pour des applications sophistiquées. PAC fonctionne en mode interactif ou avec un un langage de demandes.

Les 15 variables suivantes sont booléennes, elles sont liées : 3. La dernière variable descriptive est de type quantitative numérique.

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Elle est constituée de données caractérisées par 13 attributs. Elle contient 5 classes.

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Elle contient 10 classes pour les 10 chiffres de 0 à 9. Comme indiqué dans la figure 2a ci-dessous, le Multiboost donne une interprétation des résultats obtenus itération par itération.

Par contre, Weka nous offre uniquement les résultats 3 Figure 1 — Tableau comparatif entre Weka et Multiboost et la matrice de confusion. Par conséquent, on peut suivre le phénomène de sur-apprentissage avec Multiboost.