From 17052b96ba4f5a684b9ab42231eb25a0b5fb4ec7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Marc Beninca <cnam@marc-beninca.fr>
Date: Thu, 13 Aug 2020 01:10:36 +0200
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?r=C3=A9gression?=
MIME-Version: 1.0
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 cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex | 16 +++++++++-------
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index d89bdb8..d30b8f4 100644
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@@ -47,21 +47,23 @@ au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
 
 \subsection{Régression}
 
-…
+Un hyperparamètre \textbf{ε} permet de fait varier l’épaisseur de la marge,
+afin d’y inclure le plus de données possible.
 
 \subsubsection{Régression linéaire}
 
-\bifig{}{Régression linéaire \cite{homl-linear}}
-{16em}{regression_linear_left}{regression_linear_right}
+Régression la plus simple : une approximation affine est suffisante.
 
-…
+\bifig{}{Régression linéaire, variation d’ε \cite{homl-linear}}
+{15em}{regression_linear_left}{regression_linear_right}
 
 \subsubsection{Régression non linéaire}
 
-\bifig{}{Régression non linéaire \cite{homl-nonlinear}}
-{16em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
+Régression nécessitant l’utilisation d’une fonction noyau.
+Une grande valeur de C intègre des données plus éloignées.
 
-…
+\bifig{}{Régression polynominale de degré 2, variation de C \cite{homl-nonlinear}}
+{15em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
 
 \subsection{Classification}