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dm_ds_2017

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 |**CM3**|01/10/2018|MP|[[https://perso.liris.cnrs.fr/mplantev/Presentation/Preference_Based_PM_eBISS.pdf|De la découverte de motifs sous contraintes à la  découverte interactive de motifs]] [[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DM/Patterns_DS18.pdf|Exercices]]| |**CM3**|01/10/2018|MP|[[https://perso.liris.cnrs.fr/mplantev/Presentation/Preference_Based_PM_eBISS.pdf|De la découverte de motifs sous contraintes à la  découverte interactive de motifs]] [[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DM/Patterns_DS18.pdf|Exercices]]|
 |**TP1**|03/10/2018|MP|[[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DMTP/echantionnage_direct.pdf|Echantillonnage de motifs]] **(A rendre)** | |**TP1**|03/10/2018|MP|[[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DMTP/echantionnage_direct.pdf|Echantillonnage de motifs]] **(A rendre)** |
-|**CM4**|22/10/2018|MP| ** Partiel ** , Clustering +|**CM4**|22/10/2018|MP| ** Partiel ** , fin cours motifs 
-|**CM5**|23/10/2018|MP| Clustering (suite) +|**CM5**|23/10/2018|MP| Clustering [[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DM/clustering_overview.pdf|Problème ]] et [[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DM/clustering.pdf|méthodes]] 
-|**TP2**|29/10/2018|MP| Détection de points d'intérêts ** Installer [[https://www.knime.com/downloads|KNIME]] **(si possible avec le plus d'extensions) |+|**TP2**|29/10/2018|MP| [[https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/ENS/DMTP/TP.pdf|Détection de points d'intérêts]] ** Installer [[https://www.knime.com/downloads|KNIME]] **(si possible avec le plus d'extensions) |
 |**CM6**|30/10/2018|MP|Techniques avancées et suivi de projet| |**CM6**|30/10/2018|MP|Techniques avancées et suivi de projet|
 |**CM7**|19/11/2018|MP|Techniques avancées et suivi de projet| |**CM7**|19/11/2018|MP|Techniques avancées et suivi de projet|
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 L'archive est à déposer sur Tomuss (il est possible de mettre des liens vers les sources et la vidéo dans le rapport si trop volumineux).  L'archive est à déposer sur Tomuss (il est possible de mettre des liens vers les sources et la vidéo dans le rapport si trop volumineux). 
  
-Date  limite de dépôt : ** XX/XX/201X, 23h59 **+Date  limite de dépôt : ** 30/12/2018, 23h59 **
 </note>  </note> 
  
-<note important>Les étudiants inscrits en M2 Data Science devront présenter leurs travaux lors d'une soutenance commune à l'UE Machine Learning mi-janvier. L'idée est d'attaquer un jeu de données de différentes façons (DM, ML voire visu). </note>+
  
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dm_ds_2017.txt · Last modified: 2018/11/19 08:45 by mplantev

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