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@ -16,8 +16,8 @@ résoudre des problèmes de régression ou de classification}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{est une alternative aux réseaux de neurones,\\
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dans le cas de \glspl{ds} de taille réduite}
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\item{est souvent une meilleure alternative aux réseaux de neurones,\\
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surtout dans le cas de \glspl{ds} de taille réduite}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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@ -25,7 +25,8 @@ dans le cas de \glspl{ds} de taille réduite}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{peut capturer des relations complexes dans des \glspl{ds}}
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\item{peut capturer des relations complexes dans des \glspl{ds},\\
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même sans connaissance préalable de ces dernières}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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@ -52,7 +53,7 @@ par l’intermédiaire de différentes \glspl{kf}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{une variété de \glspl{kf} existe pour les fonctions de décision}
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\item{de nombreuses \glspl{kf} existent pour les fonctions de décision}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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@ -82,7 +83,8 @@ car ces derniers doivent y être intégralement stockés}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{difficile d’identifier les bonnes valeurs de paramètres}
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\item{difficile d’identifier les bonnes valeurs de paramètres,\\
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sans passer par des techniques comme \gls{gs}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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@ -117,7 +119,7 @@ plusieurs paramètres varient, contrairement à d’autres méthodes}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{une normalisation préalable des données est nécessaire,\\
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pour que les fonctions objectifs restent pertinentes}
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pour que les fonctions objectifs soient plus pertinentes}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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