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Ricordel/svm_machine_learning

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Ce que font les fichiers:
    generate_tests.py: génère un nouveau jeu de tests et le place dans le fichier "./fresh_dataset.dat"
                       qui sera écrasé s'il existe (ce comportement est paramétrable dans le code du module)
                       On peut aussi (et on va !) modifier la variance et la moyenne des gaussiennes
                       utilisées pour créer les tests sets.

    show_dataset.py: affiche le dataset (pas la limite apprise par la SVM) passé en premier argument.

    svn.py: fait le travail du TP: apprend la séparation d'un dataset avec la méthode de la SVM.
            il se paramètre de deux façons :
                - on peut lui passer le chemin d'un dataset en argument (typiquement "ds/un_data_set.dat")
                  Si aucun dataset ne lui est passé, il en génère un dans /tmp.
                - on peut aussi passer un 2è argument, qui sera alors interprêté comme la valeur SLACK_CTE
                  ('C') dans le TP pour les slack variables. Cela force l'utilisation des slack variables.
                - on peut changer DANS LE CODE "if __name__ == "__main__" le kernel utilisé.

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