bib,float,images,ml

cnam/travaux/probatoire/document/introduction.tex

@@ -9,9 +9,9 @@ incompatibles avec les principes classiques des \gls{sgbd}.
 De nouvelles méthodologies ont donc dû être créées afin de pouvoir
 analyser puis exploiter ces \gls{bd}.
 
-\subsection{Le \gls{ml}}
+\subsection{Machine learning}
 
-Ce concept regroupe les différentes nouvelles approches méthodologiques
+Le \gls{ml} regroupe les différentes nouvelles approches méthodologiques
 permettant de faire ressortir une compréhension des \gls{bd}, en extraire
 des \glspl{dataset} exploitables puis, à partir de cet apprentissage,
 être en mesure de comprendre de nouvelles données.

cnam/travaux/probatoire/document/packages.tex

@@ -1,4 +1,5 @@
 \usepackage{extsizes}
+\usepackage{float}
 \usepackage{fontspec}
 \usepackage[a4paper,portrait,
 bmargin=20mm,lmargin=20mm,rmargin=20mm,tmargin=20mm]{geometry}

cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex

@@ -79,11 +79,21 @@ deux types de résolution sont disponibles :
 
 …
 
+\fig{}{ \cite{homl-feat-poly}}
+{9em}{features_polynomial}
+
+…
+
 \bifig{}{Fonction noyau polynominale \cite{homl-poly}}
 {14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right}
 
 …
 
+\bifig{}{ \cite{homl-feat-simi}}
+{14em}{features_similar_left}{features_similar_right}
+
+…
+
 \bifig{}{Fonction noyau gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}}
 {26em}{kernel_rbf_left}{kernel_rbf_right}