Sommaire

Ce que nous allons découvrir et les prérequis

En ce qui concerne le Machine Learning, tout est mathématique ou plus particulièrement tout est statistique. En effet, les algorithmes d’apprentissages sont fondés sur diverses approches statistiques permettant aux machines "d’apprendre", de réaliser des prédictions et de résoudre des problèmes.

Au-delà de ces prédictions, les Statistiquesstatistiques sont également utilisées dans la phase de préparation des données d’apprentissage et de la compréhension de celles-ci.

Dans ce chapitre, nous allons aborder les notions de base des statistiques qui vous permettront de mieux comprendre les jeux de données que vous rencontrerez tout au long de cet ouvrage, mais aussi dans vos différents projets personnels consacrés au Machine Learning. Ces notions permettront également de comprendre le fonctionnement des algorithmes que nous utiliserons à travers les cas pratiques jalonnant ce livre.

Mais ne vous inquiétez pas. Ce chapitre n’a pas pour objectif de vous embêter avec un tas de formules complexes. Nous resterons à un niveau de compréhension accessible à tous et les notions que nous aborderons seront illustrées à l’aide d’exemples.

Prérequis nécessaires pour bien aborder ce chapitre : avoir lu le chapitre Les fondamentaux du langage Python.