====Filtrage collaboratif : ressources web==== Données : http://grouplens.org/datasets/movielens/ cours : http://acsweb.ucsd.edu/~dklim/mf_presentation.pdf http://clgiles.ist.psu.edu/IST441/materials/powerpoint/RC-week10/Tutorial_IJCAI_2013-modified.pptx ===== Travaux dirigés ===== Ces travaux dirigés sont des "notebooks" fonctionnant sur l'interpréteur "jupyter". Les notebooks permettent d'écrire et d'exécuter des scripts python à l'aide d'un simple navigateur web. Les résultats d'exécution sont conservés et peuvent être retrouvés d'une session à l'autre. Téléchargez les fichiers ''.ipynb'' dans un dossier. Ouvrez un terminal dans ce même dossier et tapez : jupyter-notebook Ceci ouvre un onglet de l'interpréteur jupyter dans votre navigateur. Cliquez ensuite sur le notebook sur lequel vous souhaitez travailler. Pour utiliser un notebook, voir : * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/What%20is%20the%20Jupyter%20Notebook.ipynb|1. What is the Jupyter notebook?}} * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/Notebook%20Basics.ipynb|2. Notebook basics}} * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/Running%20Code.ipynb|3. Running code}} * {{http://nbviewer.jupyter.org/github/jupyter/notebook/blob/master/docs/source/examples/Notebook/Working%20With%20Markdown%20Cells.ipynb|4. Working with Markdown cells}} ---- * {{https://www.youtube.com/embed/lmoNmY-cmSI|Une vidéo en anglais}} === La librairie numpy ==== Les exercices et problèmes seront réalisés à l'aide des librairies scientifiques de Python: {{http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference|numpy}}, {{http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference|scipy}} et {{http://matplotlib.org/gallery.html|matplotlib}}. Le lien suivant propose une introduction à la librairie numpy (manipulation de matrices et de vecteurs en Python) : * {{https://forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/302/Tutoriel%20numpy.ipynb|Tutoriel Numpy}} (rapide) {{https://nbviewer.jupyter.org/urls/forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/302/Tutoriel%20numpy.ipynb|Tutoriel Numpy (nbviewer)}} * {{https://forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/263/Aide-m%C3%A9moire%20Numpy.ipynb|Aide-mémoire Numpy}} {{https://nbviewer.jupyter.org/urls/forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/263/Aide-m%C3%A9moire%20Numpy.ipynb||Aide-mémoire Numpy (nbviewer)}} * {{https://openclassrooms.com/courses/la-programmation-scientifique-avec-python|Python scientifique}} (plus détaillé) ---- * **Matrices creuses** : * {{https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html|Format COO}} * {{https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html|Format CSR}} === La librairie scikit-learn ==== * {{http://scikit-learn.org/stable/documentation.html|Documentation}} * {{http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html|Flow Chart}} * {{http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html|An introduction to machine learning with scikit-learn}} * {{http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html|Working With Text Data}} ==== Enoncé du TD ==== Téléchargez le fichier suivant : * {{https://forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/267/S9-TP4.ipynb|Enoncé du TD4 (notebook)}} * {{https://nbviewer.jupyter.org/urls/forge.centrale-marseille.fr/attachments/download/267/S9-TP4.ipynb|Enoncé du TD4 (nbviewer)}}