Notre article vous guide à travers un exercice pratique pour mieux comprendre l’algorithme k-means. Plongez dans cette lecture pour élucider cette méthode de clustering et découvrir comment elle peut transformer vos données en informations claires et exploitables.
L’algorithme k-means est une méthode puissante pour regrouper des éléments en fonction de leurs caractéristiques. Mais comment s’assurer que ces regroupements sont optimaux ? Découvrez comment minimiser les erreurs de clustering pour obtenir des résultats fiables et précis. Cet article vous guidera à travers les concepts clés et leurs applications pratiques.
Plongez dans le monde intéressant du clustering, une méthode géniale et simple de regroupement de données. De la segmentation intelligente des données à la compréhension des schémas subtils, découvrez comment cette technique astucieuse nous permet de comprendre des ensembles de données complexes. Préparez-vous à un voyage passionnant, où chaque itération de K-means nous aide à voir des structures cachées dans nos informations.
La statistique inférentielle est une branche très importante de la statistique, il est indispensable pour le Data scientist de comprendre vraiment son importance afin de mieux l’utiliser avec des langages tels que python.
Les modèles individuel et collectif en réassurance non proportionnelle : comprendre les principes.
En réassurance non proportionnelle, la tarification d’une tranche se base fondamentalement sur l’estimation du nombre de sinistres qu’on nomme fréquence et l’estimation du coût d’un sinistre qu’on nomme sévérité. La combinaison de ces deux éléments permet d’estimer la charge globale 
du portefeuille qui est la somme des coûts de sinistres en fonction du nombre de sinistres sur la période considérée. Pour modéliser ladite charge, l’actuaire dispose de deux méthodes : les modèles individuel et collectif.
Dans ce deuxième article de la série sur les structures de sauvegarde de modèle de machine learning, nous allons voir ensemble comment sauvegarder et charger des modèles de machine learning à l’aide de la bibliothèque Python Pickle, suivi de quelques exemples illustratifs.
Couverture dans laquelle le réassureur prend en charge la partie du règlement d’un sinistre excédent un montant prédéterminé appelé priorité et ce jusqu’à concurrence d’un montant prédéterminé appelé la portée. Le plafond de cette couverture est la somme de la portée et de la franchise
Notation: Portée XS priorité
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Les traités quote-part sont des contrats de réassurance qui permettent aux assureurs de partager les risques et bénéfices avec les réassureurs. Ils sont souvent utilisés pour les risques difficiles à évaluer ou à contrôler, mais présentent aussi des inconvénients.
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Dans cet article, nous verrons quelques conseils pour construire un bon sujet. Cette étape assez difficile à aborder en pratique est primordiale pour la réussite.
Dans cette série d’articles sur les projets de fin d’études, nous aborderons quelques éléments qui nous l’espérons pourront vous aider à réussir votre projet.
