An introduction to Statistical Learning (with Applications in R, Auteurs : Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, editeur : Springer, disponible ici.
Introduction aux probabilités : modélisation des phénomènes aléatoires, Auteur : Pierre Brémaud, Editeur : Springer, Berlin, 1988, Disponible à la BU Antenne Sophia Antipolis, côte: 519.2 BRE.
Théorie des probabilités, Auteur : Hélène Ventsel, Editeur : Éditions Mir, Moscou, 1973, Disponible à la BU section Sciences, côte: 519.2 VEN.
Deuxième Leçon (27/02/18): calcul de l'espérance d'une fonction d'une variable aléatoire, variables aléatoires continues, loi normale, théoreme limite central, loi de grands nombre, pages 17-20 de Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, sections 7.2 et 7.4 de Bertsekas & Tsitsiklis, Introduction to probability.
Deuxième TD (12/03/18), [pdf]. Solution de l'exercice avec R [txt].
Troisième Leçon (19/03/18): covariance, corrélation, estimation ponctuelle, pages 19-20 et 26-28 de Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning
Troisième TD (26/03/18), [pdf]. Solution de l'exercice avec R [txt].