la géométrie. les figures les tableaux d'auguste herbin les droites et les quadrilatères les poèmes d'eugène Vu sur mai géométrie et poésie: triangles. triangle scalène. bon pour danser,. virevolter. sur ma base, sur mon sommet,. sur mes côtés, mes autres Vu sur #eanf#
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- Poème Chevauchée fantastique par Arcane
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La Cyberclasse
Victoire, mon coeur guérit du regard qu'on me porte
Un humain m'a appris comment vivre dans l'espace
Et le temps, incompris par la moitié du monde
Pas à pas j'évolue, plus habile de mes mains,
Le corps plus autonome, la force et la faiblesse
Ornières de nos chemins et la VIE est un LIEN
D'elle à moi, d'elle à lui, d'eux à nous, communient,
Communiquent, comme Annick avec Jean-Sébastien. Emma est une petite élève, samedi je l'ai croisée heureuse à la fête foraine sur la place du papillonnait d'un véhicule à un autre sur un manège d'enfant, joyeuse comme tout enfant. J'étais émue.
Chevauchée | Poesie-En-Amitie
Hors ligne
6 Avril 2021
Les chevaux tanguent leurs désespoirs d'azur
Sur des mers en furies,
Vertes Erynies. Caracoles d'écume,
Vibrionnent les flocons d'embruns
Au dessus de leurs caparaçons d'airain. Cavaliers et montures ne font qu'un,
Ils volent vers les apocalypses lointaines,
Leurs regards sont fontaines
Et du noir de leurs armures
Se reflètent les droitures de demain. Leurs glaives tranchent les hydres
Et leurs fourreaux de velours
Recueillent le sang de ces couronnés
D'épines et d'or blanc. Les brasiers sonnent tocsin. Je suis des leurs et j'en suis fier,
Mes yeux confondent les destins,
Je suis leur éclaireur
Et mes regards, de fusain,
Redessinent les peurs de l'humain. Et des jours incertains
Qui commencent à poindre,
Des masques lycanthropes
Qui jonchent le chemin,
N'en ai cure,
Je suis chevalier des temps futurs,
La mort, seule, saura y mettre un frein. Poésie la chevauchées. Toujours agréable de te lire cher poète, merci à toi
Bonne journée
Chevauchée fantastique! Je t'ai suivie en dégustant tes mots.
Poème Chevauchée Fantastique Par Arcane
Les Ondines, ceignant les roseaux bleus du fleuve,
Ont des chansons de vierge et des sanglots de veuve. Leurs gemmes sont les pleurs lumineux du passé. Le Griffon s'alanguit en un songe lassé;
Sur ses paupières a pesé la somnolence,
Et ses ongles d'onyx ont rayé le silence. Ouvre tes ailes, prends l'essor, ivre du vin
Des automnes et des couchants, Monstre divin,
Sombre lion ailé, plus beau que la Chimère! Poésie la chevauche . Chastement dédaigneux de la grâce éphémère,
Tu flattes ta hideur orgueilleuse, qui dort
D'un noir sommeil parmi les neiges de la Mort. Tes regards jaunes ont défié la lumière,
Et sur ton col, où ne fume point de crinière,
Une glauque nageoire ondule vers les flots. Fuyant la lâcheté des antiques sanglots,
Je tresserai les fleurs vertes du sycomore…
Emporte-moi jusqu'aux limites de l'aurore! Renée Vivien
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Chevauchée Sidérale, G. Jean (Cm1) - Webécoles - Voiron 1
Hors ligne
26 Novembre 2018
Inspiré par l'écrit poétique de Jean-le-gentil, j'ai osé ce sonnet, en toute amitié pour mon ami poète Jean... LA CHEVAUCHÉE SAUVAGE DE JEAN
Un tour du monde en éléphant,
A tous le moins d'un grand pays,
En chevauchant toute l'Asie,
Tel un chevalier triomphant... Il a joué de l'oliphant,
Cet animal des dieux béni,
Dans un voyage sans déni,
Sur l'air joyeux d'un olifant...
Mangeant, buvant à satiété,
En savourant sa liberté,
Sur le dos de son animal... Chevauchée sidérale, G. Jean (CM1) - Webécoles - Voiron 1. Il a goûté aux paysages,
Et aux spécialités locales,
Qu'on lui offrait sur son passage...
26 novembre 2018
Merci pour le voyage et pour le partage
DanielM
Une belle et aventureuse chevauchée bien rimée. Chapeau bas à Jean et à toi qui nous permis de le découvrir à travers ton poè
Belle soirée
Sympathique réponse pour l'ami Jean sur son éléphant. En arrivant à Pékin, il doit bien faire attention de ne pas entrer par inadvertance dans un magasin de porcelaine
un joli hommage à ton ami jean, tu est vraiment le prince de la prose
belle soirée
michel
Jacques Testud. "La voix de Nolwenn? une élégance souveraine, de la soie, du velours. "Le talent sans génie est peu de chose. Le génie sans talent n'est rien" Valery. "Le goût de la vérité n'empêche pas de prendre parti" Albert Camus. "Quand la vérité n'est pas libre, la liberté n'est pas vraie. " Jacques Prèvert. VEROCOOL60 Nombre de messages: 461 Age: 61 Date d'inscription: 07/11/2011 Sujet: Re: la chevauchée des walkyries de Richard Wagner. Jeu 8 Nov - 3:16 Je voudrais bien mais je peux point! C'est pas facile... J'essaie d'écouter, yeux fermés, imaginant un tableau autre... Mais je ne peux pas m'empêcher de penser à ces chleux, c'est assez. Dès le début, cela beau être beau, cela me fait froid dans le dos. Un déni de nazis.. Certes, à l' intensité dramatique conviendrait mieux le tableau Le Radeau de la Méduse Théodore GÉRICAULT. Et je pourrais parler de savourer pleinement. Merci, Jacommos. VEROCOOL60 Nombre de messages: 461 Age: 61 Date d'inscription: 07/11/2011 Sujet: LE VAISSEAU FANTOME FRANCOISE CHAPRON - WAGNER Dim 11 Nov - 19:37 Tant pis!
333333333333336
Précision sur l'ensemble de test par modèle sklearn: 61. 111111111111114
Remarque: Le modèle formé ci-dessus consiste à implémenter l'intuition mathématique non seulement pour améliorer la précision. Article written by mohit baliyan and translated by Acervo Lima from Implementation of Logistic Regression from Scratch using Python.
Regression Logistique Python Interview
Dans cet article nous allons appliquer une régression logistique avec python en utilisant deux packages très différents: scikit-learn et statsmodels. Nous verrons les pièges à éviter et le code associé. La régression logistique porte assez mal son nom car il ne s'agit pas à proprement parler d'une régression au sens classique du terme (on essaye pas d'expliquer une variable quantitative mais de classer des individus dans deux catégories). Cette méthode présente depuis de nombreuses années est la méthode la plus utilisée aujourd'hui en production pour construire des scores. Tutoriel de classification de fleurs d'IRIS avec la Régression logistique et Python. En effet, ses atouts en ont fait une méthode de référence. Quels sont ses atouts:
La simplicité du modèle: il s'agit d'un modèle linéaire, la régression logistique est un cas particulier du modèles linéaire généralisé dans lequel on va prédire la probabilité de la réponse 1 plutôt que la valeur directement (0 ou 1). La simplicité d'interprétation: le modèle obtenu est un modèle linéaire, c'est-à-dire qu'on obtient des coefficients associés à chaque variable explicative qui permettent de comprendre l'impact de chaque variable sur le choix (entre 0 et 1).
Introduction à la régression logistique
La régression logistique est un algorithme de classification d'apprentissage supervisé utilisé pour prédire la probabilité d'une variable cible. La nature de la variable cible ou dépendante est dichotomique, ce qui signifie qu'il n'y aurait que deux classes possibles. En termes simples, la variable dépendante est de nature binaire ayant des données codées soit 1 (signifie succès / oui) ou 0 (signifie échec / non). Mathématiquement, un modèle de régression logistique prédit P (Y = 1) en fonction de X. C'est l'un des algorithmes ML les plus simples qui peut être utilisé pour divers problèmes de classification tels que la détection de spam, la prédiction du diabète, la détection du cancer, etc. Regression logistique python 1. Types de régression logistique
Généralement, la régression logistique signifie la régression logistique binaire ayant des variables cibles binaires, mais il peut y avoir deux autres catégories de variables cibles qui peuvent être prédites par elle. Sur la base de ce nombre de catégories, la régression logistique peut être divisée en types suivants -
Binaire ou binomial
Dans un tel type de classification, une variable dépendante n'aura que deux types possibles, soit 1 et 0.
Regression Logistique Python Sample
5, 2. 5],
[7, 3],
[3, 2],
[5, 3]]
Dans la snippet de code ci-dessus, on a fourni quatre observations à prédire. edict(Iries_To_Predict)
Le modèle nous renvoie les résultats suivants:
La première observation de classe 1
La deuxième observation de classe 1
La troisième observation de classe 0
La quatrième observation de classe 0
Ceci peut se confirmer visuellement dans le diagramme nuage de points en haut de l'article. En effet, il suffit de prendre les valeurs de chaque observation (première valeur comme abscisse et la deuxième comme ordonnée) pour voir si le point obtenu "tombe" du côté nuage de points vert ou jaune. >> Téléchargez le code source depuis mon espace Github < <
Lors de cette article, nous venons d'implémenter la régression logistique (Logistic Regression) sur un vrai jeu de données. Il s'agit du jeu de données IRIS. Regression logistique python interview. Nous avons également utilisé ce modèle pour prédire la classe de quatres fleurs qui ne figuraient pas dans les données d'entrainement. Je vous invite à télécharger le code source sous son format Notebook et de l'essayer chez vous.
load_iris()
Comme on l'a évoqué précédemment, le dataset Iris se compose de quatre features (variables explicatives). Pour simplifier le tutoriel, on n'utilisera que les deux premières features à savoir: Sepal_length et Sepal_width. Egalement, le jeu IRIS se compose de trois classes, les étiquettes peuvent donc appartenir à l'ensemble {0, 1, 2}. Il s'agit donc d'une classification Multi-classes. La régression logistique étant un algorithme de classification binaire, je vais re-étiqueter les fleurs ayant le label 1 et 2 avec le label 1. Ainsi, on se retrouve avec un problème de classification binaire. Regression logistique python sample. # choix de deux variables
X = [:, :2] # Utiliser les deux premiers colonnes afin d'avoir un problème de classification binaire. y = (! = 0) * 1 # re-étiquetage des fleurs
Visualisation du jeu de données
Afin de mieux comprendre notre jeu de données, il est judicieux de le visualiser. #visualisation des données
(figsize=(10, 6))
tter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], color='g', label='0')
tter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], color='y', label='1')
();
On remarque que les données de la classe 0 et la classe 1 peuvent être linéairement séparées.
Regression Logistique Python 1
Vous pouvez examiner l'ensemble du tableau pour trier les clients potentiels. Pour ce faire, utilisez l'extrait de code Python suivant -
In [26]: for x in range(len(predicted_y)):
if (predicted_y[x] == 1):
print(x, end="\t")
La sortie de l'exécution du code ci-dessus est indiquée ci-dessous -
La sortie montre les index de toutes les lignes qui sont des candidats probables pour l'abonnement à TD. Vous pouvez maintenant donner cette sortie à l'équipe marketing de la banque qui récupère les coordonnées de chaque client de la ligne sélectionnée et poursuit son travail. Algorithmes de classification - Régression logistique. Avant de mettre ce modèle en production, nous devons vérifier l'exactitude de la prédiction. Vérification de l'exactitude
Pour tester la précision du modèle, utilisez la méthode de score sur le classificateur comme indiqué ci-dessous -
In [27]: print('Accuracy: {:. 2f}'((X_test, Y_test)))
La sortie d'écran de l'exécution de cette commande est indiquée ci-dessous -
Accuracy: 0. 90
Cela montre que la précision de notre modèle est de 90%, ce qui est considéré comme très bon dans la plupart des applications.
Il ne doit pas y avoir de multi-colinéarité dans le modèle, ce qui signifie que les variables indépendantes doivent être indépendantes les unes des autres. Nous devons inclure des variables significatives dans notre modèle. Nous devrions choisir une grande taille d'échantillon pour la régression logistique. Modèle de régression logistique binaire
La forme la plus simple de régression logistique est la régression logistique binaire ou binomiale dans laquelle la variable cible ou dépendante ne peut avoir que 2 types possibles, soit 1 ou 0. Faire une régression logistique avec python - Stat4decision. Elle nous permet de modéliser une relation entre plusieurs variables prédictives et une variable cible binaire / binomiale. En cas de régression logistique, la fonction linéaire est essentiellement utilisée comme entrée d'une autre fonction comme dans la relation suivante - $$ h _ {\ theta} {(x)} = g (\ theta ^ {T} x) ℎ 0≤h _ {\ theta} ≤1 $$
Voici la fonction logistique ou sigmoïde qui peut être donnée comme suit - $$ g (z) = \ frac {1} {1 + e ^ {- z}} ℎ = \ theta ^ {T} $$
La courbe sigmoïde peut être représentée à l'aide du graphique suivant.