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Projet partiel Projet- ere Partie IFT- et IFT- Techniques avanc ?ees en Intelligence Arti ?cielle A rendre avant le mars a h Introduction Dans cette premiere partie du projet vous devez impl ?ementer deux techniques d ? apprentissage machine les K plus pr

Projet- ere Partie IFT- et IFT- Techniques avanc ?ees en Intelligence Arti ?cielle A rendre avant le mars a h Introduction Dans cette premiere partie du projet vous devez impl ?ementer deux techniques d ? apprentissage machine les K plus proches voisins et la classi ?cation na ? ve bay ?esienne La meilleure fa con d ? apprendre c ? est de programmer sans avoir recours aux bibliotheques d ?eja pr etes a faire tout le travail d ? apprentissage telle que scikit-learn il est donc interdit d ? utiliser toute bibliotheque ou tout programme d ?eja fait Des lors il vous faut programmer de A a Z et si jamais vous voulez utiliser une partie d ?eja faite il vous faut demander l ? autorisation aAmar Ali-Bey A ?n d ? ?evaluer l ? e ?cacit ?e de ces techniques vous devez entrainer et tester votre code sur des bases de donn ?ees datasets r ?eelles Bases de donn ?ees Datasets Les datasets bases de donn ?ees fournis ici proviennent tous du site UCI un d ?ep ot de datasets d ? apprentissage machine Sous la cat ?egorie classi ?cation nous avons s ?electionn ?e trois datasets qui selon nous donneront une diversit ?e de r ?esultats avec les m ?ethodes d ? apprentissage automatique s ?electionn ?ees Note tous ces datasets sont fournis dans le dossier Code datasets en attach ?e Classi ?cation des Iris Iris Dataset Ce dataset classe les eurs en trois di ? ?erentes classes d ? iris en fonction de la taille des di ? ?erentes caract ?eristiques longueur du s ?epale largeur du s ?epale longueur du p ?etale et largeur du p ?etale Il s ? agit d ? un probleme de classi ?cation simple et classique C ? est un m ?elange de classes lin ?eairement s ?eparables et ins ?eparables Quelques caract ?eristiques sur le dataset Le ?chier contenant le dataset s ? appelle bezdekIris data et se trouve dans ce r ?epertoire ?? Nombre d ? instances entrainement et test instance dans chaque classe ?? Nombre d ? attributs pour chaque instance num ?eriques et un d ?e ?nissant la classe a laquelle appartient l ? instance ?etiquette http archive ics uci edu ml datasets html https archive ics uci edu ml datasets Iris http archive ics uci edu ml machine-learning- databases iris C ?? D ?etails sur les attributs chaque ligne dans le ?chier du dataset repr ?esente une instance sous la forme ?? attr longueur du s ?epale en cm ?? attr largeur du s ?epale en cm ?? attr longueur du p ?etale en cm ?? attr largeur du p ?etale en cm ?? class on en distingue types ?? Iris- setosa ?? Iris-versicolour ?? Iris-virginica Base pour des problemes MONKS MONKS Problems Dataset Ce dataset contient des attributs arbitraires et utilise un classi ?cation binaire et sont utilis ?es comme ?etiquettes pour chaque exemple Il re ete problemes MONKS di ?ciles a r ?esoudre et