From f6ace7aef0747c0e47164c57d8e763d336cb7fe7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Thu, 26 Sep 2024 16:24:21 +0200
Subject: Jan check du classification fini

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 classification_finie/introduction.tex | 9 ++++++++-
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(limited to 'classification_finie/introduction.tex')

diff --git a/classification_finie/introduction.tex b/classification_finie/introduction.tex
index ab5aaf3..0e3443d 100644
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-intro
+Dans ce premier chapitre de contribution, nous allons construire un nouvel algorithme d'apprentissage ensembliste.
+Plus précisément nous allons nous intéresser à la manière de combiner plusieurs classifieurs : ce que nous avons appelé la seconde partie de la vie d'un algorithme d'apprentissage ensembliste à la Section~\ref{sec:background-aens}.
+Nous allons construire une solution similaire à celle de l'espace de connaissances du comportement\footnote{\textit{Behavior knowledge space}}~\cite{1626170} sauf que au lieu d'optimiser l'exactitude nous allons optimiser l'exactitude équilibré.
+
+Pour cela nous allons considérer que nous cherchons une fonction d'un ensemble fini $E$ vers un autre $F$.
+$E$ correspond à l'ensemble des uplets possibles des sorties des classifieurs faibles et $F$ aux classes.
+Nous commençons notre étude en considérant que nous avons une base de donnée ayant deux colonnes.
+L'une contient des éléments de $E$ et l'autre contient des étiquette de $F$.
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cgit v1.2.3

