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狠狠撸shows by User: renuccif / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: renuccif / Tue, 26 Nov 2013 14:18:08 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: renuccif Leveraging Community Engagement for Brand Engagement, 2012, presentation https://fr.slideshare.net/slideshow/leveraging-community-engagement-for-brand-engagement-2012-presentation/28649142 finalpresentation-131126141808-phpapp01
L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée.]]>
L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée.]]> Tue, 26 Nov 2013 14:18:08 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/leveraging-community-engagement-for-brand-engagement-2012-presentation/28649142 renuccif@slideshare.net(renuccif) Leveraging Community Engagement for Brand Engagement, 2012, presentation renuccif L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/finalpresentation-131126141808-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée.

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0 Data Analytics Intro Session 1, 2013 /slideshow/data-analytics-session-1-2013-27929321/27929321 dataanalytics-131105101527-phpapp01
Introduction to Data Analytics]]>
Introduction to Data Analytics]]> Tue, 05 Nov 2013 10:15:27 GMT /slideshow/data-analytics-session-1-2013-27929321/27929321 renuccif@slideshare.net(renuccif) Data Analytics Intro Session 1, 2013 renuccif Introduction to Data Analytics <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dataanalytics-131105101527-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Introduction to Data Analytics

Data Analytics Intro Session 1, 2013 from Florent Renucci

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0 Corporate valuation linked in, 2011 https://fr.slideshare.net/slideshow/corporate-valuation-linked-in/27886063 corporatevaluationlinkedin-131104075908-phpapp02
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]]> Mon, 04 Nov 2013 07:59:08 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/corporate-valuation-linked-in/27886063 renuccif@slideshare.net(renuccif) Corporate valuation linked in, 2011 renuccif <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/corporatevaluationlinkedin-131104075908-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" />

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0 Etude de cas : "Comment valoriser la publicité en milieu public ?" https://fr.slideshare.net/slideshow/etude-de-cas-comment-valoriser-la-publicit-en-milieu-public/27873473 prsentationfinalefinal-131103205439-phpapp01
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]]> Sun, 03 Nov 2013 20:54:39 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/etude-de-cas-comment-valoriser-la-publicit-en-milieu-public/27873473 renuccif@slideshare.net(renuccif) Etude de cas : "Comment valoriser la publicité en milieu public ?" renuccif <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/prsentationfinalefinal-131103205439-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" />

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0 Etude de cas : "Comment augmenter la rentabilité de DN de 500 MSEK d’ici 3 ans de fa?on pérenne ?", 2012 https://fr.slideshare.net/slideshow/etude-de-cas-comment-augmenter-la-rentabilit-de-dn-de-500-msek-dici-3-ans-de-faon-prenne/27873451 dn-131103205309-phpapp02
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]]> Sun, 03 Nov 2013 20:53:09 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/etude-de-cas-comment-augmenter-la-rentabilit-de-dn-de-500-msek-dici-3-ans-de-faon-prenne/27873451 renuccif@slideshare.net(renuccif) Etude de cas : "Comment augmenter la rentabilité de DN de 500 MSEK d’ici 3 ans de fa?on pérenne ?", 2012 renuccif <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dn-131103205309-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" />

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0 Leveraging Community Engagement for Brand Engagement, 2012, report /slideshow/seminaire-2/27872254 seminaire2-131103202416-phpapp02
L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée.]]>
L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée.]]> Sun, 03 Nov 2013 20:24:16 GMT /slideshow/seminaire-2/27872254 renuccif@slideshare.net(renuccif) Leveraging Community Engagement for Brand Engagement, 2012, report renuccif L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/seminaire2-131103202416-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> L’évolution vers le web 2.0 pousse les e-commer?ants à repenser leur business model : d’un contenu purement informationnel, on passe à une information échangée de manière bilatérale, le prospect devient aussi acteur. Ceci pose la question de l’arbitrage entre les 2 types de contenus d’un site de e-commerce : - le contenu généré par les utilisateurs ou User Generated Content (UGC), - et le contenu éditorial ou Professional Generated Content (PGC). L’un amène du trafic mais vend peu, l’autre vend beaucoup mais amène peu de trafic. Or le revenu total est le produit du nombre de visiteurs par le panier moyen. La modélisation des flux entre ces 2 types de contenus permet de mieux comprendre leur dynamique, en gardant pour objectif de maximiser au final la fonction profit. C’est le sujet du séminaire que nous effectuons depuis Octobre 2012 au sein d’une équipe de l’INSEAD composée du Prof. Theodoros Evgeniou et de deux étudiants en thèse, Inyoung Chae et Kaifu Zhang. Ici les "ventes" sont en fait l’affichage d’une publicité que le site fac- ture à ses sociétés clientes. L’acquisition d’un client est son inscription sur le site. La majorité du trafic sur le site se situe sur les sections UGC, alors que la publicité en ligne est facturée principalement sur les sections PGC. C’est donc un excellent exemple à étudier pour résoudre la problématique présentée.

Leveraging Community Engagement for Brand Engagement, 2012, report from Florent Renucci

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0 Generalization of Principal Component Analysis, report, 2012 https://fr.slideshare.net/slideshow/generalization-of-principal-component-analysis-report-2012/27868775 rapport-131103183319-phpapp01
Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel. ]]>
Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel. ]]> Sun, 03 Nov 2013 18:33:19 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/generalization-of-principal-component-analysis-report-2012/27868775 renuccif@slideshare.net(renuccif) Generalization of Principal Component Analysis, report, 2012 renuccif Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/rapport-131103183319-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel.

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0 Generalization of Principal Component Analysis, presentation, 2012 https://fr.slideshare.net/slideshow/pricin-27868731/27868731 prsentation-131103182927-phpapp02
Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel. ]]>
Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel. ]]> Sun, 03 Nov 2013 18:29:27 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/pricin-27868731/27868731 renuccif@slideshare.net(renuccif) Generalization of Principal Component Analysis, presentation, 2012 renuccif Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/prsentation-131103182927-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Lorsque l'on dispose d'un échantillon de n observations, distribuées sur p features (donc une matrice de design n * p), il est possible qu'il existe un sous-espace, qui "décrive convenablement" (cette notion sera définie dans la suite) les données, en ayant diminué la dimension, donc en ayant simplifié l'analyse. L'Analyse en Composantes Principales consiste en la recherche de ce sous-espace. La connaissance sur les données est quantifiée par la variance empirique. Plus cette variance est importante, plus les points de l'espace sont éloignés, et donc distinguables. On va donc chercher à réduire la dimension du problème, en général pour en simplifier l'étude, sous la contrainte de maximiser la variance obtenue dans l'espace sous-dimensionnel.

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]]> 645 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/prsentation-131103182927-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Blanc http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

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0 Manifold Blurring Mean Shift algorithms for manifold denoising, report, 2012 /slideshow/manifold-blurring-mean-shift-algorithms-for-manifold-denoising/27868622 rapport-131103182502-phpapp01
(General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise.]]>
(General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise.]]> Sun, 03 Nov 2013 18:25:02 GMT /slideshow/manifold-blurring-mean-shift-algorithms-for-manifold-denoising/27868622 renuccif@slideshare.net(renuccif) Manifold Blurring Mean Shift algorithms for manifold denoising, report, 2012 renuccif (General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/rapport-131103182502-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> (General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise.

Manifold Blurring Mean Shift algorithms for manifold denoising, report, 2012 from Florent Renucci

]]> 623 3 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/rapport-131103182502-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

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0 TIPE - Code correcteur de Hamming, 2009 https://fr.slideshare.net/renuccif/tipe-code-correcteur-de-hamming tipecodecorrecteurdehamming-131103180515-phpapp01
Dans tout système de transport de l'information, aussi perfectionné soit-il, des erreurs sont inévitables parce que fortuites ou de causes inconnues. ??Le r?le d'un code correcteur consiste donc à blinder l'information de départ afin d'en déceler et d'en corriger un maximum après réception.]]>
Dans tout système de transport de l'information, aussi perfectionné soit-il, des erreurs sont inévitables parce que fortuites ou de causes inconnues. ??Le r?le d'un code correcteur consiste donc à blinder l'information de départ afin d'en déceler et d'en corriger un maximum après réception.]]> Sun, 03 Nov 2013 18:05:15 GMT https://fr.slideshare.net/renuccif/tipe-code-correcteur-de-hamming renuccif@slideshare.net(renuccif) TIPE - Code correcteur de Hamming, 2009 renuccif Dans tout système de transport de l'information, aussi perfectionné soit-il, des erreurs sont inévitables parce que fortuites ou de causes inconnues. ??Le r?le d'un code correcteur consiste donc à blinder l'information de départ afin d'en déceler et d'en corriger un maximum après réception. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tipecodecorrecteurdehamming-131103180515-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Dans tout système de transport de l'information, aussi perfectionné soit-il, des erreurs sont inévitables parce que fortuites ou de causes inconnues. ??Le r?le d'un code correcteur consiste donc à blinder l'information de départ afin d'en déceler et d'en corriger un maximum après réception.

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]]> 2052 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tipecodecorrecteurdehamming-131103180515-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds document Blanc http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

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0 Polynomial Regression on Riemannian Manifolds, presentation, 2012 https://fr.slideshare.net/slideshow/prsentation-27867672/27867672 prsentation-131103172428-phpapp02
D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me.]]>
D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me.]]> Sun, 03 Nov 2013 17:24:28 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/prsentation-27867672/27867672 renuccif@slideshare.net(renuccif) Polynomial Regression on Riemannian Manifolds, presentation, 2012 renuccif D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/prsentation-131103172428-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me.

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0 Reinforcement learning for e-marketing, report, 2012 https://fr.slideshare.net/renuccif/reinforcement-learning-for-emarketing-rapport rapport2-131103112328-phpapp01
Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm). ]]>
Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm). ]]> Sun, 03 Nov 2013 11:23:28 GMT https://fr.slideshare.net/renuccif/reinforcement-learning-for-emarketing-rapport renuccif@slideshare.net(renuccif) Reinforcement learning for e-marketing, report, 2012 renuccif Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm). <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/rapport2-131103112328-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm).

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0 Polynomial Regression on Riemannian Manifolds, report, 2012 https://fr.slideshare.net/renuccif/rapport-florent-renuccialbertthomas rapportflorentrenuccialbertthomas-131103111728-phpapp01
D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me.]]>
D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me.]]> Sun, 03 Nov 2013 11:17:28 GMT https://fr.slideshare.net/renuccif/rapport-florent-renuccialbertthomas renuccif@slideshare.net(renuccif) Polynomial Regression on Riemannian Manifolds, report, 2012 renuccif D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/rapportflorentrenuccialbertthomas-131103111728-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> D’un point de vue général, la méthode statistique de régression consiste à estimer la relation mathématique entre un ensemble de variables, appelées variables explicatives ou descriptives ou indépendantes, et une variable observée ou mesurée. On cherche donc à déterminer, parmi une certaine classe de fonctions, la fonction qui décrive de fa?on optimale (en un certain sens) cette relation. La régression polynomiale consiste à estimer la relation entre variables explicatives et données observées à l’aide d’une fonction polynomiale de degré fixé k. Le nombre de paramètres inconnus est alors k + 1 et ils sont le plus souvent estimés en minimisant un critère des moindres carrés, qui est le carré de la distance euclidienne entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle polynomial. L’un des problèmes à résoudre dans ce contexte est évidemment le choix du degré du polyn?me.

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0 Reinforcement learning for e-marketing, presentation, 2012 https://fr.slideshare.net/slideshow/reinforcement-learning-for-emarketing/27860292 prsentation-131103111435-phpapp02
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Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm).]]> Sun, 03 Nov 2013 11:14:35 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/reinforcement-learning-for-emarketing/27860292 renuccif@slideshare.net(renuccif) Reinforcement learning for e-marketing, presentation, 2012 renuccif Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm). <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/prsentation-131103111435-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Costumer relationship management and Customer Lifetime Value maximization through reinforcement learning (Q-learning algorithm).

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0 Manifold Blurring Mean Shift algorithms for manifold denoising, presentation, 2012 /slideshow/kevin-adda-florentrenuccipresentation/27860246 kevinaddaflorentrenuccipresentation-131103111122-phpapp02
(General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise.]]>
(General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise.]]> Sun, 03 Nov 2013 11:11:22 GMT /slideshow/kevin-adda-florentrenuccipresentation/27860246 renuccif@slideshare.net(renuccif) Manifold Blurring Mean Shift algorithms for manifold denoising, presentation, 2012 renuccif (General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/kevinaddaflorentrenuccipresentation-131103111122-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> (General) To retrieve a clean dataset by deleting outliers. (Computer Vision) the recovery of a digital image that has been contaminated by?additive white Gaussian noise.

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0 Open source softwares, 2011 /slideshow/open-source-softwares-27859940/27859940 opensourcesoftwares-131103110132-phpapp01
ESSEC Business School, IS/IT Management. Presentation about Open Source Softwares.]]>
ESSEC Business School, IS/IT Management. Presentation about Open Source Softwares.]]> Sun, 03 Nov 2013 11:01:32 GMT /slideshow/open-source-softwares-27859940/27859940 renuccif@slideshare.net(renuccif) Open source softwares, 2011 renuccif ESSEC Business School, IS/IT Management. Presentation about Open Source Softwares. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opensourcesoftwares-131103110132-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> ESSEC Business School, IS/IT Management. Presentation about Open Source Softwares.

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