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Commit a999e56

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1 parent f11b4c8 commit a999e56

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42 files changed

+6
-124
lines changed

.github/workflows/documentation.yml

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -86,6 +86,6 @@ jobs:
8686
exit 1
8787
fi
8888
89-
- uses: actions/upload-artifact@v3
89+
- uses: actions/upload-artifact@v4
9090
with:
9191
path: ./dist/html/**

.github/workflows/wheels-any.yml

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -24,6 +24,6 @@ jobs:
2424
- name: build wheel
2525
run: python -m pip wheel .
2626

27-
- uses: actions/upload-artifact@v3
27+
- uses: actions/upload-artifact@v4
2828
with:
2929
path: ./mlstatpy*.whl

CHANGELOGS.rst

+1-2
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,7 +5,7 @@ Change Logs
55
+++++
66

77
0.4.0
8-
=====
8+
+++++
99

1010
* :pr:`42`: quantization
1111
* :pr:`39`: refactoring, use black, better documentation
@@ -28,4 +28,3 @@ Change Logs
2828
* :pr:`9`: fix unittest on wikipedia_dump after a change on wikipedia website (2018-04-01)
2929
* :pr:`4`: implémentation la complétion en C++ (2016-09-25)
3030
* :pr:`1`: ajouter les petits exposés finance... (2016-06-29)
31-

_doc/api/data.rst

-4
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,10 +2,6 @@
22
Source de données
33
=================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
:depth: 2
8-
95
Wikipédia
106
+++++++++
117

_doc/api/graph.rst

-4
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,10 +2,6 @@
22
Graphes
33
=======
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
:depth: 2
8-
95
Distance
106
++++++++
117

_doc/api/image.rst

-4
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,10 +2,6 @@
22
Image
33
=====
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
:depth: 2
8-
95
Conversion
106
++++++++++
117

_doc/api/ml.rst

-4
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,10 +2,6 @@
22
Machine Learning
33
================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
:depth: 2
8-
95
Matrices
106
++++++++
117

_doc/api/optim.rst

-4
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,10 +2,6 @@
22
Optimisation
33
================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
:depth: 2
8-
95
Gradient
106
++++++++
117

_doc/api/text.rst

-4
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,10 +1,6 @@
11
Traitement du langage naturel
22
=============================
33

4-
.. contents::
5-
:local:
6-
:depth: 2
7-
84
Complétion
95
++++++++++
106

_doc/c_algo/gest.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Détection de segments
66
=====================
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
L'idée
129
======
1310

_doc/c_algo/graph_distance.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -13,9 +13,6 @@ One of the solution is the
1313
a better solution is described in [Blondel2004]_. You can also read
1414
`Graph similarity <http://www.cs.uoi.gr/~pvassil/downloads/GraphDistance/LauraZager.pdf>`_.
1515

16-
.. contents::
17-
:local:
18-
1916
Definitions
2017
===========
2118

_doc/c_clus/gauss_mixture.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Mélange de lois normales
66
========================
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
Algorithme EM
129
=============
1310

_doc/c_clus/kmeans.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
k-means
66
=======
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
*Dénomination française : algorithme des centres mobiles.*
129

1310
.. index:: centres mobiles, k-means, variance intra-classe, inertie

_doc/c_clus/kohonen.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Carte de Kohonen
66
================
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
Principe
129
========
1310

_doc/c_garden/file_dattente.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@ File d'attente, un petit exemple
55

66
*Psychokinèse, les ampoules grillent à distance*
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
Petite histoire
129
===============
1310

_doc/c_garden/quantization.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Quantization
66
============
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
Un problème simple
129
==================
1310

_doc/c_garden/strategie_avec_alea.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Optimisation avec données aléatoires
66
====================================
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
Un problème simple
129
==================
1310

_doc/c_metric/pvalues.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Confidence Interval and p-Value
66
===============================
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
This document explains the relationship between p-value and confidence intervals.
129
It goes on with the specific case of a binamial law. Assuming we want to determine
1310
whether or not two binomial laws are significantly different, how many observations

_doc/c_metric/roc.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,9 +5,6 @@
55
Courbe ROC
66
==========
77

8-
.. contents::
9-
:local:
10-
118
.. index:: ROC
129

1310
Ce document introduit la `courbe ROC

_doc/c_ml/l1l2.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -24,9 +24,6 @@ transposée dans l'espace initial.
2424
Une autre astuce consiste à imposer une contrainte supplémentaire sur
2525
le poids des coefficients de la régression, le plus souvent en les pénalisant.
2626

27-
.. contents::
28-
:local:
29-
3027
Réduction de dimension
3128
======================
3229

_doc/c_ml/lr_trees.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -12,9 +12,6 @@ logistiques à mi-chemin entre les arbres de décisions
1212
et les réseaux de neurones. Dans un premier temps, on s'intéresse
1313
uniquement à une classification binaire.
1414

15-
.. contents::
16-
:local:
17-
1815
Parallèle entre un neurone et une régression logistique
1916
=======================================================
2017

_doc/c_ml/lr_voronoi.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -13,9 +13,6 @@ qui allie la régression logistique et les clustering type
1313
:ref:`l-k-means`. Le point de départ est une conjecture :
1414
les régions créées par une régression logistique sont convexes.
1515

16-
.. contents::
17-
:local:
18-
1916
Diagramme de Voronoï
2017
====================
2118

_doc/c_ml/missing_values_mf.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -10,9 +10,6 @@ Cette méthode est utilisée dans le cadre de la recommandation de produits
1010
à des utilisateurs.
1111
Lire également [Acara2011]_, [Gupta2010]_.
1212

13-
.. contents::
14-
:local:
15-
1613
Factorisation de matrices et rang
1714
=================================
1815

_doc/c_ml/piecewise.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -22,9 +22,6 @@ n'est pas de le faire mais de le faire efficacement.
2222
Et pour comprendre là où je veux vous emmener, il faudra
2323
un peu de mathématiques.
2424

25-
.. contents::
26-
:local:
27-
2825
Une implémentation de ce type de méthode est proposée
2926
dans la pull request `Model trees (M5P and co)
3027
<https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/13106>`_

_doc/c_ml/regression_quantile.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -9,9 +9,6 @@ La régression quantile est moins sensible aux points aberrants.
99
Elle peut être définie comme une régression avec une norme
1010
*L1* (une valeur absolue).
1111

12-
.. contents::
13-
:local:
14-
1512
.. _l-reg-quantile-demo:
1613

1714
Médiane et valeur absolue

_doc/c_ml/rn/rn_4_densite.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Démonstration du théorème de la densité des réseaux de neurones
33
===============================================================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
.. _rn_enonce_probleme_regression:
96

107
Formulation du problème de la régression

_doc/c_ml/rn/rn_5_newton.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Descente de gradient
33
====================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Lorsqu'un problème d'optimisation n'est pas soluble de manière déterministe,
96
il existe des algorithmes permettant de trouver une solution approchée
107
à condition toutefois que la fonction à maximiser ou minimiser soit dérivable,

_doc/c_ml/rn/rn_6_apprentissage.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Apprentissage d'un réseau de neurones
33
=====================================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Le terme apprentissage est encore inspiré de la biologie et se traduit
96
par la minimisation de la fonction :eq:`equation_fonction_erreur_g` où
107
:math:`f` est un réseau de neurone défini par un :ref:`perceptron <rn_definition_perpception_1>`.

_doc/c_ml/rn/rn_7_clas2.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -4,9 +4,6 @@
44
Classification
55
==============
66

7-
.. contents::
8-
:local:
9-
107
Vraisemblance d'un échantillon de variable suivant une loi multinomiale
118
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
129

_doc/c_ml/rn/rn_8_prol.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Prolongements
33
=============
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Base d'apprentissage et base de test
96
++++++++++++++++++++++++++++++++++++
107

_doc/c_ml/rn/rn_9_auto.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -4,9 +4,6 @@
44
Analyse en composantes principales (ACP) et Auto Encoders
55
=========================================================
66

7-
.. contents::
8-
:local:
9-
107
.. index:: ACP
118

129
Cet algorithme est proposé dans [Song1997]_.

_doc/c_nlp/completion_digression.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Digressions
33
===========
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Synonymes, Contexte
96
+++++++++++++++++++
107

_doc/c_nlp/completion_fausse.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Fausses idées reçues
33
====================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Il faut trier les complétions par fréquence décroissante
96
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
107

_doc/c_nlp/completion_formalisation.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Formalisation
33
=============
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
.. _l-completion-optim:
96

107
Problème d'optimisation

_doc/c_nlp/completion_implementation.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Implémentation
33
==============
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
.. _trie: https://fr.wikipedia.org/wiki/Trie_(informatique)
96

107
J'allais vous raconter en détail ce qu'est un trie_ et le paragraphe suivant

_doc/c_nlp/completion_metrique.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Nouvelle métrique
33
=================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Intuitions
96
++++++++++
107

_doc/c_nlp/completion_optimisation.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Problème d'optimisation
33
=======================
44

5-
.. contents::
6-
:local:
7-
85
Enoncé 1
96
++++++++
107

_doc/c_nlp/completion_propriete.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -6,9 +6,6 @@ On s'intéresse principalement à la métrique :math:`M'` définie par
66
Dynamic Minimum Keystroke :eq:`completion-metric2` mais les résultats
77
seront étendues aux autres quand cela est possible.
88

9-
.. contents::
10-
:local:
11-
129
Calcul pour une complétion
1310
++++++++++++++++++++++++++
1411

_doc/defthe_index.rst

-3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,6 @@
22
Listes des définitions et théorèmes
33
===================================
44

5-
.. contents:: .
6-
:depth: 2
7-
85
Corollaires
96
+++++++++++
107

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