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ENSDataChallenge2018_NBA_Challenge
This repository contains all the jupyter notebooks I wrote in order to participate in this Challenge
Simulation_Et_Copules
Ce cours présente les différerentes méthodes pour simuler par ordinateur des variables aléatoires. Le cas des vecteurs aléeatoires est aussi traité, et la notion de copule est introduite pour modéliser et simuler des structures de dépendance spécifique. On aborde l'utilisation des données simulées par les méthodes de Monte Carlo, notamment pour le calcul d'intégrale. On préesente l'utilisation des chaînes de Markov pour simuler des loi compliquées (méthode MCMC), et en particulier l'algorithme de Metropolis. Enfin, on applique cette méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation, en présentant l'algorithme du recuit simulé.
Statistiques_en_grande_dimension
Ce cours est constitué en trois parties: résultats classiques en statistique asymptotique des modèles non paramétriques, parcimonie et méthodes pour les données massives, analyse de données fonctionnelles.
Travelling-salesman-problem
We apply the nearest neighbor algorithm and the convex hull strategy in order to find good approximations to the Travelling salesman problem
Wajih88's Repositories
Wajih88/ENSDataChallenge2018_NBA_Challenge
This repository contains all the jupyter notebooks I wrote in order to participate in this Challenge
Wajih88/Simulation_Et_Copules
Ce cours présente les différerentes méthodes pour simuler par ordinateur des variables aléatoires. Le cas des vecteurs aléeatoires est aussi traité, et la notion de copule est introduite pour modéliser et simuler des structures de dépendance spécifique. On aborde l'utilisation des données simulées par les méthodes de Monte Carlo, notamment pour le calcul d'intégrale. On préesente l'utilisation des chaînes de Markov pour simuler des loi compliquées (méthode MCMC), et en particulier l'algorithme de Metropolis. Enfin, on applique cette méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation, en présentant l'algorithme du recuit simulé.
Wajih88/Statistiques_en_grande_dimension
Ce cours est constitué en trois parties: résultats classiques en statistique asymptotique des modèles non paramétriques, parcimonie et méthodes pour les données massives, analyse de données fonctionnelles.
Wajih88/Travelling-salesman-problem
We apply the nearest neighbor algorithm and the convex hull strategy in order to find good approximations to the Travelling salesman problem