Algorithme récursif

Règle perceptron ..................................................................................................... 25 3. Règle Delta (Adaline)............................................................................................. 27 4. Algorithme de Rétro-Propagation......................................................................... 28 5. Apprentissage pour la carte KOHONEN ............................................................. 30 RÉFÉRENCE..................................

Ismahane - ABDERRAHMANE Mohamed Le plan de travail: 1-Qu’est ce que le Data Mining ? 2-Qu’est ce qu’une BD? 3-Data Mining et l’aide à la décision 4-Les méthodes de data mining 5-Classement et prédiction 6-A quoi sert le data mining ? 7-Les Algorithmes de classification Qu’est ce que le Data Mining ? Le Data Mining (la fouille de données ): est un nouveau champ situé au croisement de la statistique et des technologies de l’information (bases de données, intelligence artificielle, apprentissage

reconnaissance d’empreintes digitales D’une manière générale on distingue deux catégories d’algorithmes de reconnaissance d’empreintes digitales : la première catégorie concerne les algorithmes plutôt « conventionnels » qui s’appuient sur la position relative des minuties entre elles, alors que la seconde regroupe les algorithmes visant à extraire d’autres particularités de l’empreinte digitale telles que la direction locale des sillons, ou encore les composantes fréquentielles locales de la texture au

extension algorithme pour le chiffrement. Cryptogramme : message chiffré. Décrypter : retrouve le message clair correspondant à un message chiffré sans posséder la clé de déchiffrement. Cryptanalyse : science analysant les cryptogrammes en vue de le casser. i. Algorithme de chiffrement faibles (cassable facilement). Exemple : ROT13 (rotation de 13 caractères sans clé). Chiffre de Vigenère (chiffrement polyalphabétique). ii. Algorithme de cryptographie symétrique (à clé secrèt). Les algorithmes de chiffrement

de code exécutable » E. Dijkstra IntroducHon  à  la  science  informaHque  /  Guillaume  HUTZLER   7   Les  fondateurs  de  l’informa)que  1/2   Ada   Lovelace   Ada   Lovelace   Charles  Babbage   Algorithme  d’Euclide   IntroducHon  à  la  science  informaHque  /  Guillaume  HUTZLER   8   4   07/09/15   Les  fondateurs  de  l’informa)que  2/2   Alan  Turing   Machine  de  Turing  sous  forme

officiel En Seconde, les élèves ont conçu et mis en œuvre quelques algorithmes. Cette formation se poursuit tout au long du cycle terminal. Dans le cadre de cette activité algorithmique, les élèves sont entraînés à : - décrire certains algorithmes en langage naturel ou dans un langage symbolique ; - en réaliser quelques-uns à l’aide d’un tableur ou d’un programme sur calculatrice ou avec un logiciel adapté ; - interpréter des algorithmes plus complexes. Aucun langage, aucun logiciel n’est imposé. L’algorithmique

Les algorithmes et votre calculatrice Le but de ce TP est de programmer sur votre calculatrice les algorithmes de la distance AB et du milieu d’un segment rABs connaissant les coordonnées des points A et B dans un repère orthonormé. I- Distance AB Voici l’algorithme en langage formalisé que l’on a écrit en cours : Algorithme: Distance AB. Variables : xA , yA , xB , yB , D Entrées : xA , yA , xB , yB Traitement a D Ð pxB ´ xA q2 ` pyB ´ yA q2 Fin Sorties : On affiche la valeur de D Et la procédure

Chapitre VI : SRUCTURE DE DONNEES AVANCEES I- PILES et FILES II- LISTES CHAINEES III- TRI PAR TAS III.1 CONSERVATION DE LA STRUCTURE DE TAS III.2 CONSTRUCTION D’UN TAS III.3 ALGORITHME DE TRI PAR TAS IV- ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE (A.B.R) IV.1 INRODUCTION IV.2 REQUETES DANS UN A.B.R IV.3 INSERTION ET SUPPRESSION 1 Chapitre VI : STRUCTURES DE DONNEES AVANCEES INTRODUCTION Il s’agit de l’étude de la représentation d’ensemble dynamique à l’aide de structures de données simples, utilisant les pointeurs

solutions de base 4 Base & hors-base 4 Solution de base 4 Exemple 4 Caractérisation d’une base réalisable 4 Théorème 4 Solutions optimales 5 Caractérisation des bases optimales 5 Théorème 5 Exemple classique 5 Algorithme du simplexe – Méthode des tableaux 5 Méthode 5 Exemple classique 6 Analyse du tableau final du simplexe 7 Méthode révisée du simplexe 8 Convergence & Initialisation du simplexe 8 Théorème : Convergence de l’algorithme 8

la leçon précédente, nous avons vu la technique de la méthode du pivot pour la résolution des systèmes d’équations . En suivant cet algorithme, on construit progressivement la solution du système d’équations. Cette technique peut aussi s’appliquer pour la résolution de problèmes de programmation linéaire. On dira alors qu’on a résolu le PL par la méthode ou « algorithme du simplexe ». Pour montrer comment on exploite la technique du pivot pour cette méthode, nous partirons d’un exemple. S5-Programmation