Skip to content

Typo numpy #7

New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

Sign up for GitHub

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Open
florian6973 wants to merge 4 commits into
base: main
Choose a base branch
from
Open

Typo numpy #7

Show file tree
Hide file tree
Changes from all commits
Commits
Show all changes
4 commits
Select commit Hold shift + click to select a range
4841551
Typo numpy
florian6973 Jun 10, 2021
02678a6
Merge branch 'chagaz:main' into main
florian6973 Jun 14, 2021
8d1f078
Typo pc3
florian6973 Jun 14, 2021
144794e
Typo
florian6973 Jun 14, 2021
File filter

Filter by extension

Filter by extension
Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
2 changes: 1 addition & 1 deletion pc/pc2/pc2.ipynb
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -706,7 +706,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"__Question :__ Utilisez `nunpy.linalg` pour calculer les deux premières composantes principales de X. N'oubliez pas de travailler sur `X_scaled`. Comparez les à celles obtenues dans `pca.components_`."
"__Question :__ Utilisez `numpy.linalg` pour calculer les deux premières composantes principales de X. N'oubliez pas de travailler sur `X_scaled`. Comparez les à celles obtenues dans `pca.components_`."
]
},
{
Expand Down
2 changes: 1 addition & 1 deletion pc/pc3/pc3.ipynb
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -958,7 +958,7 @@
"\n",
"Vous l'aurez remarqué en regardant les histogrammes : nos variables continues ne semblent pas suivre une distribution normale. \n",
"\n",
"Dans le cas de la régression linéaire, nous n'avons fait aucune hypothèse sur la normalité des variables : nous avons supposés que les résidus sont normalement distribués. Cependant, transformer les variables pour les rapprocher de gaussiennes peut permettre d'améliorer les modèles, en particulier en contrôlant l'[asymmétrie](https://fr.wikipedia.org/wiki/Asym%C3%A9trie_(statistiques)) des valeurs. \n",
"Dans le cas de la régression linéaire, nous n'avons fait aucune hypothèse sur la normalité des variables : nous avons supposés que les résidus sont normalement distribués. Cependant, transformer les variables pour les rapprocher de gaussiennes peut permettre d'améliorer les modèles, en particulier en contrôlant l'[asymétrie](https://fr.wikipedia.org/wiki/Asym%C3%A9trie_(statistiques)) des valeurs. \n",
"\n",
"`scikit-learn` permet d'appliquer deux types de transformations normales des variables : \n",
"* la transformation Box-Cox, qui ne s'applique qu'à des variables non nulles positives. C'est cette première que nous allons illustrer ici.\n",
Expand Down
Loading