Exercice base de données: conception de schéma 3FN en utilisant l'algorithme de synthèse - YouTube
Le profiling a été effectué avec Pandas Profiling et les modèles ont été entrainés à l'aide de mljar-supervised. Régression Émissions de CO2 et de polluants des véhicules commercialisés en France Ce jeu de données présente l'ensemble des caractéristiques techniques des véhicules commercialisés en France en 2013, ainsi que les consommations de carburant, les émissions de CO2 et de polluants de l'air. Tout apprendre sur les systèmes de gestion de bases de données. Profiling Modèle (target variable: CO2) Réutilisation Liste des logements proposés en Airbnb sur Bordeaux C e jeu de données contient un recensement des caractéristiques des logements (prix par nuit, nombre de pièces, services disponibles, etc. ) proposés par Airbnb à Bordeaux. Modèle (target variable: PrixNuitee) AGRIBALYSE® - Synthèse AGRIBALYSE® est une base de données de référence des indicateurs d'impacts environnementaux des produits agricoles et des produits alimentaires consommés en France. Vous trouverez le recensement des caractéristiques de plusieurs aliments ainsi que les émissions de polluants qui leur sont associés.
Données des urgences hospitalières et de SOS Médecins relatives à l'épidémie de COVID-19 Quatre jeux de données qui contiennent les données quotidiennes de SOS Médecins et des urgences hospitalières en relation à l'épidémie de Covid-19. On s'intéresse ici au jeu de données des passages quotidiens par département et par tranche d'âge. Indicateurs de suivi de l'épidémie de COVID-19 Les données mises à disposition présentent la valeur quotidienne de 4 indicateurs (activité épidémique, taux de positivité des tests virologiques, évolution du R0, tension hospitalière sur la capacité en réanimation) au niveau national et départemental depuis le 15 mars 2020. On s'intéresse ici aux données par département. Algorithme de synthèse base de donnée access. Éclairage public de la ville de Béthune 2017-2019 Ce jeu de données contient des données sur l'éclairage public de la ville de Béthune (62400) sur la période de janvier 2017 à décembre 2019. En particulier: la consommation en kWhEN, la dépense en euros TTC, l'émission GES (KgCO2). Apprentissage non supervisé Parcoursup 2020 Ce jeu de données présente les voeux de poursuite d'études et de réorientation dans l'enseignement supérieur ainsi que les propositions des établissements pour chaque formation — hors apprentissage — à la fin du processus d'affectation de la plateforme Parcoursup pour la session 2020 Traitement automatique du langage PIAF un jeu de données de questions réponses francophones Réutilisation
Cette page a pour vocation de référencer les principaux jeux de données qui se prêtent bien à l'apprentissage automatique ( Machine Learning) disponibles sur. Elle n'est pas exhaustive et est ouverte aux contributions. Pour en savoir plus sur le contexte dans lequel s'inscrit ce catalogue et sur sa construction vous pouvez lire l'article dédié. Nous proposons ici un catalogue des jeux de données identifiés comme exploitables par des algorithmes d'apprentissage automatique regroupés par tâche. Chaque jeu est accompagné: d'un profiling qui vous permettra d'explorer le jeu de données et d'obtenir un résumé de ses statistiques descriptives; des résultats de l'entraînement et du test automatique d'algorithmes classiques de Machine Learning: métriques, matrices de confusion, graphiques, etc. ( voir le guide pour mieux comprendre ces résultats). Devoirs de synthèse et contrôle 3ème SI: Algorithmique et Programmation (2009-2010) - Correction Bac Tunisie : Devoirs et Exercices Corrigés pour la réussir son bac. Pour davantage de lisibilité, l'inventaire présenté ici est également disponible sous la forme d'une application. N. b. : Cette page est en cours de construction et est ouvertes à la contribution plus de jeux de données sont à venir.
(Trouver tous les attributs fonctionnellement dépendant de nom et dateVersemant) X 1 = { nom, dateVersement, ville, rue, grade} d'après 1ère DF X 2 = { nom, dateVersement, ville, rue, grade, montantVersé} d'après 2ème DF X 3 = X 2, il n'existe aucun attribut déterminé par nom et dateVersemant et qui n'est pas déjà dans X 2 X + = X 2 = { nom, dateVersement, ville, rue, grade, montantVersé} Fin Elimination dans F des DFs redondantes Une DF X → A est redondante si elle est déductible de F sans {X → A} (i. déductible des autres). On le prouve en calculant X +. Si A ∈ X + alors X → A est bien redondante. Détail: Prendre tour à tour chaque DF ∈ F. Algorithme de synthèse base de données sur les. Soit X → A une telle DF Considérer A = F – {X → A}, et calculer X + en utilisant A Si A ∈ X + alors X → A est bien redondante (peut être déduite des autres DF de F). Donc on peut réduire F à A. Reprendre en i. = { cmptPatient#, médicament, docteur, patient} = { cmptPatient# → patient patient → docteur cmptPatient#, médicament → docteur} Considérons la DF cmptPatient#, médicament → docteur X = X 0 = { cmptPatient#, médicament} Examinons les deux 1ères DFs (ensemble réduit) X 1 = { cmptPatient#, médicament, patient} d'après 1ère DF.
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