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statistique
On sait déjà que la Machine learning n'est pas l'alpha et l'omega de la compréhension des phénomènes mais cela n’empêche pas certain de le voir comme une baguette magique. Le problème est que l’algorithme vous donnera toujours des résultats. Une bonne maitrise de la statistique et du data management sont des compétences obligatoires pour l'utiliser
La matrice de confusion est un outil important pour estimer un outil de classification mais son interprétation peut parfois être subtile.
Un article assez court qui rappelle comment sont segmentées nos données personnelles et la partie qui nous échappe complètement.
En statistique on sait depuis longtemps que tout échantillons comporte des biais car il ne peut être complètement représentatif de la population source. Avec le Machine Learning ces biais sont amplifiés.
'Data is a fingerprint': why you aren't as anonymous as you think online | World news | The Guardian
l'anonymisation des données est une illusion qui n'échappe pas aux statistiques
Un point de vue intéressant sur la non reproductibilité des résultats venant des BigData
Bonne nouvelle pour les utilisateurs de R bossent sur du bigdata.
Un outil pratique pour exploiter les statistiques de Google+
Quelques éléments d'analyse statistique à prendre en compte pour votre présence numérique