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Commit fb362898 authored by Videgrain Adrien's avatar Videgrain Adrien
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Update Adaptation de domaine et transfer learning.md

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......@@ -15,11 +15,11 @@ Plusieurs méthodes sont disponibles pour remédier à cela.
## Situation initiale
On a :
Des caractéristiques X, des étiquettes Y
Une distribution Ps sur X*Y, Pt sur X*Y
Une fonction de labelling f(X) = Y qui suit Pt(y|x)
Un ensemble d’entrainement source LS
Un ensemble non labellisé cible LT
* Des caractéristiques X, des étiquettes Y
* Une distribution Ps sur X*Y, Pt sur X*Y
* Une fonction de labelling f(X) = Y qui suit Pt(y|x)
* Un ensemble d’entrainement source LS
* Un ensemble non labellisé cible LT
A partir de là, on veut apprendre un classificateur hypothèse h aussi proche que possible de f qui soit bon sur la distribution Pt.
......
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