@@ -41,6 +41,10 @@ Le code fournit une implémentation de l'algorithme k-NN (k-Nearest Neighbors) p
Ces fonctions permettent de calculer la précision de l'algorithme k-NN pour différents k, puis de visualiser graphiquement la variation de la précision en fonction de k.
# Commenting the result of knn
En results/knn.png , vous allez trouver le graphe permettant de conclure que la valeur maximale de l'accuracy correspand à 0.342 qui correspand à une valeur de voisins égale à 7. Je précisé meme que plus en augmente le k plus la courbe d'accuracy diminue.
### Backpropagation in a Neural Network
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@@ -79,4 +83,10 @@ Ce code Python implémente un réseau de neurones multicouches (MLP) pour l'appr
Le code utilise les bibliothèques `numpy` pour les calculs matriciels, `matplotlib` pour la visualisation et `time` pour mesurer le temps d'exécution.
# Commenting the result of mlp
Nous remarquons que la valeur de l'accuracy est faible (~ 0.10) ce qui été naturelement prévu. Nous remarquons aussi que la courbe de l'accuracy augmente jusqu'a une valeur de 0.10. Cette evalution nous permet de conclure que le modele est faible.
