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📚 Module universitaire

Machine Learning
Cours, TD et exercices corrigés Machine Learning pdf & Examens avec correction

Téléchargez le module Machine Learning : cours complet, travaux dirigés (TD) corrigés, examens des années précédentes avec corrections détaillées — organisés sur Google Drive.

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Ce que contient le module Machine Learning

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Cours complet PDF

Le cours magistral structuré en chapitres, propre et lisible. Idéal pour réviser ou combler les lacunes.

✏️

TD & exercices corrigés Machine Learning

Travaux dirigés avec corrigés étape par étape. Comprendre la méthode, pas juste la réponse.

📝

Examens années précédentes

Sujets d'examens réels avec corrections complètes — le meilleur entraînement avant les partiels.

📂

Drive Google organisé

Tous les fichiers rangés en dossiers Cours / TD / Examens / TP. Téléchargeable hors ligne.

🗂️ Structure du Drive — Machine Learning

Aperçu de tous les fichiers et dossiers disponibles dans ce module.

├── 📄 Drive module Machine Learning - cours, exercices corrigés et examens.txt
├── 🔗📁 Machine Learning/ (raccourci)
│ ├── 📄 QCM ML 2025
│ ├── 📄 Prépa QCM cours
│ ├── 📄 QCM-AE
│ ├── 📄 perceptron.ipynb
│ ├── 📄 yacht_hydrodynamics.data
│ ├── 📁 TP3/
│ │ └── 📁 tp3/
│ │ ├── 📄 Sujet_DT.ipynb
│ │ ├── 📄 .DS_Store
│ │ ├── 📄 compass.csv
│ │ ├── 📄 utils.py
│ │ ├── 📁 .ipynb_checkpoints/
│ │ │ └── 📄 Sujet_DT-checkpoint.ipynb
│ │ ├── 📁 __pycache__/
│ │ │ └── 📄 utils.cpython-312.pyc
│ │ └── 📁 datasets-clean/
│ │ ├── 📄 compas_binarized.csv
│ │ └── 📄 compas_original.csv
│ └── 📁 TP1/
│ ├── 📄 perceptron.ipynb
│ ├── 📄 yacht_hydrodynamics.data
│ └── 📁 .ipynb_checkpoints/
│ └── 📄 perceptron-checkpoint.ipynb
├── 🔗📁 ML/ (raccourci)
│ ├── 📁 Books/
│ │ ├── 📄 Ng_MachineLearningYearning.pdf
│ │ └── 📄 ML lecture Notes Andrew.pdf
│ ├── 📁 Resume/
│ │ ├── 📄 summary of chapters ML.pdf
│ │ ├── 📄 résume ML.pdf
│ │ └── 📁 resume-cour/
│ │ ├── 📄 README.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 7.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 6.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 5.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 3.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 4.pdf
│ │ ├── 📄 chapter 2.pdf
│ │ └── 📄 chapter 1.pdf
│ ├── 📁 IGE 43/
│ │ ├── 📄 Chapter 1.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 4.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 6.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 2.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 8.pdf
│ │ ├── 📄 Chapter 5.pdf
│ │ └── 📄 Chapter 3.pdf
│ └── 📁 Cahier/
│ └── 📄 cour ML.pdf
└── 🔗📁 Machine Learning/ (raccourci)
├── 📁 Resources/
│ ├── 📄 Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin - Learning From Data_ A short course-AMLBook.com (2012).pdf
│ ├── 📄 An Introduction to Statistical Learning).pdf
│ └── 📄 Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics.pdf
├── 📁 Courses/
│ ├── 📄 Lecture_8 Active Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_8 Active Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_7 Evaluation Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_7 Evaluation Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_6 Artificial_Neural_Network Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_6 Artificial_Neural_Network Part_3.pdf
│ ├── 📄 Lecture_6 Artificial_Neural_Network Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_5 Error-based_Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_5 Error-based_Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_4 Probability-based_Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_4 Probability-based_Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_3 Similarity-based-Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_3 Similarity-based-Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_2 Information_based_Learning Part_2.pdf
│ ├── 📄 Lecture_2 Information_based_Learning Part_1.pdf
│ ├── 📄 Lecture_0 Machine Learning syllabus.pdf
│ └── 📄 Lecture_1 Machine_Learning_for_Predictive_Data_Analytics.pdf
├── 📁 Tests/
│ └── 📄 ML Quiz 2 Answer Key.pdf
├── 📁 Tutorials/
│ ├── 📄 ML_tuto8.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto7.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto6.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto5.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto4.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto3.pdf
│ ├── 📄 ML_tuto2.pdf
│ └── 📄 ML_tuto1.pdf
├── 📁 Labs/
│ ├── 📁 Lab 11/
│ │ └── 📄 Lab__11___ANN (1).ipynb
│ ├── 📁 Lab 10/
│ │ ├── 📄 LAB_10__PART_I__SVM_SMO.ipynb
│ │ └── 📄 LAB_10__Part_II__ANN.ipynb
│ ├── 📁 Lab 1/
│ │ ├── 📄 W_1_Lab_1_Clustering.ipynb
│ │ ├── 📄 W_1_Lab_1_Classification.ipynb
│ │ ├── 📄 wisconsin_data.csv
│ │ └── 📄 Country-data.csv
│ ├── 📁 Lab 6/
│ │ ├── 📄 Lab6____Hybrid_NB_Bayesian_Network.ipynb
│ │ ├── 📄 nb_data.csv
│ │ └── 📄 House_Alarm.csv
│ ├── 📁 Lab 12/
│ │ ├── 📄 Lab_12__Case_Study_And_Evaluation.ipynb
│ │ └── 📄 Mental Health Dataset.csv
│ ├── 📁 Lab 5/
│ │ ├── 📄 nb_data (1).csv
│ │ └── 📄 Lab5____Naive_Bayes_Part_I.ipynb
│ ├── 📁 Lab 13/
│ │ ├── 📄 Lab__13___Active_Learning___FOR_STUDENTS.ipynb
│ │ ├── 📁 evaluation_data/
│ │ │ ├── 📄 related.csv
│ │ │ └── 📄 not_related.csv
│ │ ├── 📁 training_data/
│ │ │ ├── 📄 related.csv
│ │ │ └── 📄 not_related.csv
│ │ ├── 📁 unlabeled_data/
│ │ │ └── 📄 unlabeled_data.csv
│ │ └── 📁 validation_data/
│ │ ├── 📄 not_related.csv
│ │ └── 📄 related.csv
│ ├── 📁 Lab 8/
│ │ └── 📄 Lab_8__Error_Based_Learning____Part_II.ipynb
│ ├── 📁 Lab 2/
│ │ └── 📄 LAB - 2 - decision_tree_with_random_forest.ipynb
│ ├── 📁 Lab 9/
│ │ └── 📄 LAB_9__SVM.ipynb
│ ├── 📁 Lab 4/
│ │ └── 📄 Lab4___ similarity_Based_Learning.ipynb
│ ├── 📁 Lab 3/
│ │ ├── 📄 stacking.ipynb
│ │ └── 📄 boosting_notebook.ipynb
│ └── 📁 Lab 7/
│ ├── 📄 Lab_7___Error_based_PART_I.ipynb
│ ├── 📄 dataset_1.txt
│ └── 📄 league_data.txt
└── 📁 Exams/
├── 📄 ML Final-Exam 24-25 Answer-key.pdf
└── 📄 ML Midterm-Exam 24-25 Answer-key.pdf

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❓ Questions fréquentes sur Machine Learning

Que contient exactement le module Machine Learning ?

Le module Machine Learning contient le cours complet en PDF, les TD et exercices corrigés, les examens des sessions précédentes avec corrections détaillées, et selon le module des TP ou fiches de révision. Tous les fichiers sont rangés dans des sous-dossiers clairs sur Google Drive : Cours / TD / Examens / TP.

Comment télécharger le module Machine Learning ?

Cliquez sur le bouton de commande, sélectionnez Machine Learning dans le catalogue, renseignez votre email, payez 1$ via PayPal, et vous êtes redirigé immédiatement vers votre Google Drive. Le lien est également envoyé par email pour un accès permanent.

Le module Machine Learning correspond-il à mon université ?

Nos modules suivent le programme standard LMD (Licence-Master-Doctorat) des universités francophones. Si un contenu ne correspond pas exactement à votre programme, le remboursement intégral est garanti sans condition — contactez-nous sur WhatsApp.

Puis-je acheter plusieurs modules en même temps ?

Oui ! Dans le catalogue, cochez tous les modules souhaités — le total se calcule automatiquement à 1$ par module. Un seul paiement, un accès Drive unique pour tous vos modules sélectionnés.

D'autres questions ? Contactez-nous sur WhatsApp — réponse rapide garantie.

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