Machine learning avec python et scikit-learn

Ed 2026

Patrice Rey

594 pages, parution le 21/02/2026

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Résumé

Le Machine Learning est partout : dans les filtres anti-spam de votre messagerie, dans les recommandations de votre plateforme de streaming, dans la reconnaissance faciale de votre smartphone ou encore dans la détection de fraudes bancaires. Cette technologie, qui permet à un programme d'apprendre à partir de données plutôt que de suivre des instructions figées, transforme en profondeur notre quotidien et le monde professionnel. Pourtant, derrière ce terme souvent perçu comme intimidant se cachent des concepts accessibles à tous, à condition d'être accompagné par le bon guide. C'est précisément la vocation de cet ouvrage. Conçu pour les débutants, il vous propose un parcours d'apprentissage progressif et structuré, de la théorie à la pratique, sans prérequis avancé en mathématiques ni en programmation. Chaque notion est présentée sous forme de fiches vulgarisées, rédigées dans un style simple et pédagogique, puis immédiatement mise en application à travers des notebooks Jupyter que vous pouvez exécuter et modifier sur votre propre machine. Au programme : une présentation claire des principes du Machine Learning et de la bibliothèque Scikit-learn ; 13 fiches introductives couvrant les algorithmes fondamentaux (régression linéaire, régression logistique, Naive Bayes, arbres de décision, forêts aléatoires, réseaux de neurones, clustering) ; un projet complet de bout en bout incluant l'analyse exploratoire des données, la visualisation graphique et la construction de pipelines de classification et de régression ; et enfin une série dédiée aux classifieurs d'ensemble parmi les plus utilisés en pratique (RandomForest, AdaBoost, GradientBoosting, Bagging, ExtraTrees, VotingClassifier). Des annexes riches complètent l'ensemble : palettes de couleurs, exploration des modules de Scikit-learn et lexique du Machine Learning. L'environnement de travail est pensé pour vous simplifier la vie : Windows 11, la distribution Anaconda et les notebooks Jupyter. Tout s'installe en quelques clics, et vous êtes prêt à coder. Aucune configuration complexe, aucune ligne de commande obscure : vous pouvez vous concentrer sur l'essentiel, c'est-à-dire comprendre et pratiquer le Machine Learning. Ce livre s'adresse aux étudiants en informatique, aux développeurs curieux, aux professionnels souhaitant monter en compétence, aux enseignants cherchant un support pédagogique clair, et à tous ceux qui veulent pratiquer le Machine Learning.