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<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/pumpkin.png" >
<h1>PumpkinBook</h1>
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<a href="https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/blob/master/README.md">简体中文</a> | <a href="https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/blob/master/README_french.md">Français</a>
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“Le livre ‘Machine Learning’ (Watermelon Book) par Prof. Zhihua Zhou est l’un des plus classiques manuels dans le domaine de Machine Learning. Afin des faire connaissances au plus grand nombre de lecteurs possibles à travers de ce livre, Prof. Zhou n’a pas été détaillé des dérivations de certaines formules. Cependant, cela a créé des difficultés pour ce qui voudrais apprendre les détails de ces dérivations. Dans ce cas, ce livre vise à donner des interprétations qui sont plus difficile à comprendre, et aussi compléter des détails de certaines formules.” 

Par ici, vous allez poser la question : pourquoi nous avons ajoute les guillemets au paragraphe précèdent ? Car c’était notre idée initiale de ce livre. Nous avons ensuite appris que Prof. Zhou a décidé de ne pas détailler ces dérivations car il a cru que “Les étudiants de l’ingénierie de L2 ont appris assez de mathématiques pour faire les démonstrations tout seul. Les principes sont tous dans le livre, ils devraient faire les démonstrations des formules en tant que les exercices.” Dans ce cas, ce livre ‘Pumpkin book’ est dédié comme une lecture note quand on se décide de faire notre propre auto-apprentissage. On espère que tous les lecteurs pourront devenir “un étudiant de l’ingénierie ayant une base solide en mathématique”.

## Mode d’emploi
- Toutes les contenues de ce Pumpkin Book est raconté à partir de même chapitre dans Watermelon book en tant que pré-connaissance. Cependant, la meilleure façon d’utiliser ce livre est de prendre le livre ‘Watermelon Book’ comme la ligne principale. Une fois vous rencontrez des difficultés sur des formules, vous allez les chercher dans ce livre. En un mot, vous allez prendre ce livre comme un guide pratique.
- Pour les novices en Machine Learning, Il est fortement déconseillé d’entrer dans les détails des formules dans chapitre 1 et 2 de Watermelon Book. Il n’est jamais trop tard de revenir, peut-être quand vous vous sentez complètement en contrôle de tous les principes de Machine Learning ?
- On vise à faire des démonstrations de chaque formule a partir des connaissance de mathématique de niveau License. Les connaissances en mathématiques au-delà du premier cycle sont donne en tant que appendices pour ce qui s’intéressent.
- Dans le cas où vous ne trouvez pas une formule, ou vous trouvez des erreurs de ce livre. N’hésitez pas de mettre en avant des Issues sur notre GitHub: https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/issues. Lorsque vous vous font parvenir des issues sur des demandes des détails supplémentaires des formules ou des erreurs dans les rubriques correspondantes, nous vous répondrons, de manière générale, dans les 24 heures suivantes. Au-delà, vous êtes libre de nous contacter par email ou par WeChat ID ：at-Sm1les.
  
### Version papier
<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/nangua.jpg" width="300">

Lien d’achat: [JD mall 京东](https://item.jd.com/13130936.html) | [Dangdang 当当](http://product.dangdang.com/29206216.html) | [Tmall 天猫](https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a220m.1000858.1000725.16.42ab1597BfGB8r&id=638752681742)

Errata：https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/errata

Tutoriel vidéo associé：https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU

### Lecture en ligne (mise à jour en temps réelle)
Adresse：https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book

### La dernière version du PDF
Adresse：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/releases

#### La différence entre la version en ligne et celle en papier
La version PDF est celle que nous avons envoyé à editor, elle était notre première version. Elle a été relue et édite par les éditeurs à la Presse de télécommunication publique. Nous tenons à exprimer nos remercîments aux éditeurs de la Presse pour leur sérieux et leur rigueur. (Les deux photos jointes sont les documents de relecture lors de la publication.)

<center class="half"><img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/yanggao1.jpg" width="300"><img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/yanggao2.jpg" width="300"></center>

### Contenue
- Chapitre 1 [Introduction](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter1/chapter1) 
- Chapitre 2 [Évaluation et choix des modelés](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter2/chapter2)   
- Chapitre 3 [Modèle linéaire](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter3/chapter3) 
- Chapitre 4 [Arbre de décision](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter4/chapter4)  
- Chapitre 5 [Réseaux de neurones artificiels](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter5/chapter5)
- Chapitre 6 [Machines à vecteurs de soutien](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter6/chapter6)
- Chapitre 7 [Classification Bayésienne](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter7/chapter7)
- Chapitre 8 [Apprentissage d'ensemble](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter8/chapter8)
- Chapitre 9 [Regroupement](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter9/chapter9)
- Chapitre 10 [Réduction de la dimensionnalité et apprentissage métrique](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter10/chapter10)
- Chapitre 11 [Choix du fonctionnalité et apprentissage clairsemé](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter11/chapter11)
- Chapitre 12 [Théorie de l’apprentissage informatique](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter12/chapter12)
- Chapitre 13 [Apprentissage semi-supervisé](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter13/chapter13)
- Chapitre 14 [Modèle graphique probabiliste](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter14/chapter14)
- Chapitre 15 [Apprentissage des règles](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter15/chapter15)
- Chapitre 16 [Apprentissage par renforcement](https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter16/chapter16)

### La version du livre ‘Watermelon Book’ Choisie
<img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/xigua.jpg" width="150" height= "175">

> Version : 1ère version du janvier 2016<br>
> Errata：http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm

## Comité éditorial
||Liste des auteurs|
| :---: | :---: |
| **Éditeur en Chief** | [@Sm1les](https://github.com/Sm1les) [@archwalker](https://github.com/archwalker) |
| **Membre du comité de rédaction** | [@jbb0523](https://blog.csdn.net/jbb0523) [@juxiao](https://github.com/juxiao) [@Majingmin](https://github.com/Majingmin) [@MrBigFan](https://github.com/MrBigFan) [@shanry](https://github.com/shanry) [@Ye980226](https://github.com/Ye980226) |

## Remerciements
Nous tenons nos remerciements aux [@awyd234](https://github.com/awyd234)、[@feijuan](https://github.com/feijuan)、[@Ggmatch](https://github.com/Ggmatch)、[@Heitao5200](https://github.com/Heitao5200)、[@huaqing89](https://github.com/huaqing89)、[@LongJH](https://github.com/LongJH)、[@LilRachel](https://github.com/LilRachel)、[@LeoLRH](https://github.com/LeoLRH)、[@Nono17](https://github.com/Nono17)、[@spareribs](https://github.com/spareribs)、[@sunchaothu](https://github.com/sunchaothu)、[@StevenLzq](https://github.com/StevenLzq) pour leur contribution aux toute la premier version du livre ‘Pumpkin Book’

## Suivez nous
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## LICENSE
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