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Mais qui sera au second tour: Une explication du modèle

Chers lecteurs, Si vous êtes sur cet article, c’est sûrement que vous avez vu mes « chances d’être au second tour » sur Twitter et que vous voulez en savoir plus sur le modèle que j’utilise. 1 Le modèle 1.1 Les inputs… Continue Reading →

Le Deep Learning (3): notre premier réseau neuronal

Lors du précédent article, je vous avais présenté le Perceptron, un modèle de neurone artificiel très simple mais aussi très limité. Aujourd’hui, nous allons voir comment la mise en réseau de plusieurs neurones permet de représenter d’améliorer la précision du… Continue Reading →

Mais qui sera au second tour? (étude historique)

Ici, nous avons lancé nos modèles pour prédire quels candidats seront présents au second tour de l’élection présidentielle de 2017. Ces modèles sont essentiellement théoriques et n’ont pas été comparés avec les élections françaises passées. Pour cet article, j’ai utilisé les différents… Continue Reading →

Mais qui sera au second tour?

À la fin, ils ne seront plus que deux ! Mais lesquels ? Puisque le nom de notre prochain président risque de se décider lors du premier tour, la question a son importance. Pour tenter d’y répondre j’ai développé deux modèles,… Continue Reading →

Insensibilité à la taille de l’échantillon

Sur Twitter, je vous ai posé la question suivante : You’ve been flipping a fair coin N times and got 80% of heads. What is the most probable value of N? — Guillaume Nicoulaud (@ordrespontane) 3 février 2017 Traduction :… Continue Reading →

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