Exercice Algorithme

ligne 9 il manque l'instruction : i ← i+1 c. Cet algorithme parcourt la chaîne de caractères et compte le nombre de fois où le caractère « a » apparaît. d. avec message = « J'aime les ananas ! », la valeur affichée est 4. avec message= « Avez vous appris votre cours? », la valeur affichée est 1. e. La condition à évaluer devrait être : message[i]= « a » ou message[i]= « A ». f. On pourrait modifier l'algorithme A1 de la manière suivante : Algorithme : A2 Variables numériques : CPT (tableau de taille

en place des modèles prédictif L’objectif est de trouver le meilleur algorithme permettant de predire en fonction de nos 11 variables descriptives la variable « class » identifiant le mot qui a été prononcé. Pour ce faire, nous allons tester les algorithmes suivant : arbre de decision (C4.5) Réseaux de neurone simple Réseaux de neurones avec couches cachées Réseaux bayésiens Analyse discriminante Le ou les meilleurs algorithmes seront ensuite optimisés afin d’obtenir la meilleur prédiction possible

Adaptative Search Procedure), Elle est adaptée aux problèmes dont les solutions se construisent pas à pas, comme le problème d’ordonnancement de tâches, dont la solution consistera en une certaine suite d’opérations à ordonner sur des machines. Son algorithme contient deux phases :  une phase de construction d’une solution  une étape d’amélioration de la solution 21 Projet de Recherche Opérationnel • Procédure methode_GRASP () { s*← Æ Répeter s’ ← ConstruireSolution() Améliorer(s’)  Si f(s’)

d’informations. Elle est très utile pour plusieurs applications informatiques. Les différents algorithmes de compression sont basés sur 3 critères : Le taux de compression : c’est le rapport de la taille du fichier compressé sur la taille du fichier initial. La qualité de compression : sans ou avec pertes (avec le pourcentage de perte). La vitesse de compression et de décompression. Un compresseur utilise un algorithme qui sert à optimiser les données en fonction du type de données à compresser ; un décompresseur

couplage avec un modèle de simulation de flux et dans les cas ou le problème est complexe avec une très forte combinatoire. C'est donc essentiellement ces méthodes qui seront détaillées dans le chapitre 3, avec une insistance particulière pour les algorithmes génétiques, que nous utiliserons dans la partie 8 pour optimiser la ligne de production. Comme leur nom l'indique, ces méthodes ne garantissent pas l'obtention de l'optimum global, mais uniquement de trouver UN optimum intéressant parmi d'autres

mentionnée ci-dessus . Sauf qu'il n'y a pas de liste de semences , parce que le système ne s'arrête jamais déparasitage . La plupart des moteurs de recherche utilisent des algorithmes de planification sophistiqués pour " décider " quand revisiter une page en particulier , de faire appel à sa pertinence . Ces algorithmes vont de visite intervalle constant avec une priorité plus élevée pour changer plus fréquemment pages à Adaptive visite intervalle en fonction de plusieurs critères tels que la

extraire des informations nouvelles et originales d’un ensemble de données dont aucun attribut n’est plus important qu’un autre. Cette technique consiste à regrouper les procédures qui tentent de décrire l’organisation des données. Le résultat des algorithmes de data mining non supervisé doit être analysé afin d’être retenu pour un usage ou tout simplement rejeté. Un exemple d’algorithme d’apprentissage non supervisé est l’analyse de groupement dont le but est de grouper les instances semblables selon

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