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Marc Beninca 2020-08-14 14:52:20 +02:00
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commit fae39133a3
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cnam/travaux/probatoire/document/glossaries.tex
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@ -2,6 +2,7 @@
\newacronym{anova}{ANOVA}{ANalysis Of VAriance}
\newacronym{hbos}{HBOS}{Histogram Based Outlier Score}
\newacronym{irm}{IRM}{Imagerie par Résonnance Magnétique}
\newacronym{nn}{NN}{Nearest Neighbors}
\newacronym{rbf}{RBF}{Radial Basis Function}
\newacronym{sgbd}{SGBD}{Systèmes de Gestion de Bases de Données}

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cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex
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@ -252,6 +252,15 @@ deux approches sont intéressantes \cite{multi-class} :
\subsubsection{Optimisation}
Référence optimisation \cite{mri} \cite{optimization}
Normaliser les données avant de les classifier peut donner de bien meilleurs
résultats en fonction du type de problèmes considéré.
Dans le cadre de la proposition d’un nouvel algorithme pour classifier des
tumeurs cérébrales à partir d’\gls{irm} \cite{mri}, sont recensées
(entre 1990 et 2018) de nombreuses combinaisons de pré-traitements
et de classifications. \cite{optimization}
Parmi ces traitements : filtre gaussien, réduction de bruit,
suppression d’artefacts, égalisation d’histogramme, filtre médian.
\pagebreak