Merge branch 'master' of github.com:David-Kyrat/13X005-AI-Project

report/report.md

@@ -27,10 +27,10 @@ Ce document se propose d'étudier ces deux techniques, en mettant l'accent sur l
 
 
 ## 1.1 -- Régression Logistique
-### ?
-En statistiques, la régression logistique, s'inscrit dans le cadre des modèles de régression pour les variables binaires. 
+
+En statistiques, la régression logistique s'inscrit dans le cadre des modèles de régression pour les variables binaires.
 Bien qu'elle soit quasiment exclusivement utilisée en tant que méthode de classification.  
-En effet, c'est l'ajout d'un seuil, à la probabilité continue donnée par le model de regression qui nous permet de l'utiliser pour la classification.
+En effet, c'est l'ajout d'un seuil à la probabilité continue donnée par le modèle de régression qui nous permet de l'utiliser pour la classification.
 
 Ce type de modèle vise à expliquer de manière optimale une variable binaire,
 qui représente la présence ou l'absence d'une caractéristique spécifique,
@@ -1031,5 +1031,48 @@ On peut donc conclure que les deux implémentations arrivent à bien classifier
 
 \newpage{}
 
+# 5 -- Contributions
+
+## Noah Munz
+
+- Mise en place du repos github
+- Mise en place du code
+- Mise en place du dataset
+- Implémentation de \code{naive\_bayes.py} et de \code{log\_reg.py}
+- Auteur des sections:
+    - 1
+    - 2.0
+    - 2.1
+    - 2.2.3
+    - 2.2.4.1
+    - 2.2.5.1
+    - 2.3
+
+## Gregory Sedyhk
+
+- Implémentation de \code{sampling.py}
+- Auteur de la section 4
+
+## Noah Petershmitt
+
+- Implémentation de \code{plot\_util.py} ?
+- Auteur de la section 3 (jusqu'à 3.1)
+
+## Léandre Catogni
+
+- Implémentation de \code{metrics.py}
+
+## Michel Donnet
+
+- Implémentation de \code{softmax.py}, de \code{gradient\_descent.py} et de \code{overfitting.py}
+- Auteur des sections
+    - 2.2.1
+    - 2.2.2
+    - 2.2.4.2
+    - 2.2.5.2
+    - 3.1
+
+\newpage
+
 \printbibliography[heading=bibintoc, title={Références}]
 

report/report.tex

@@ -137,15 +137,12 @@ \section{1 -- Introduction \& Rappels
 \subsection{1.1 -- Régression
 Logistique}\label{ruxe9gression-logistique}}
 
-\hypertarget{section}{%
-\subsubsection{?}\label{section}}
-
-En statistiques, la régression logistique, s'inscrit dans le cadre des
+En statistiques, la régression logistique s'inscrit dans le cadre des
 modèles de régression pour les variables binaires. Bien qu'elle soit
 quasiment exclusivement utilisée en tant que méthode de
 classification.\\
-En effet, c'est l'ajout d'un seuil, à la probabilité continue donnée par
-le model de regression qui nous permet de l'utiliser pour la
+En effet, c'est l'ajout d'un seuil à la probabilité continue donnée par
+le modèle de régression qui nous permet de l'utiliser pour la
 classification.
 
 Ce type de modèle vise à expliquer de manière optimale une variable
@@ -1561,6 +1558,103 @@ \subsection{4.3 - Conclusion sur les
 
 \newpage{}
 
+\hypertarget{contributions}{%
+\section{5 -- Contributions}\label{contributions}}
+
+\hypertarget{noah-munz}{%
+\subsection{Noah Munz}\label{noah-munz}}
+
+\begin{itemize}
+\tightlist
+\item
+  Mise en place du repos github
+\item
+  Mise en place du code
+\item
+  Mise en place du dataset
+\item
+  Implémentation de \code{naive\_bayes.py} et de \code{log\_reg.py}
+\item
+  Auteur des sections:
+
+  \begin{itemize}
+  \tightlist
+  \item
+    1
+  \item
+    2.0
+  \item
+    2.1
+  \item
+    2.2.3
+  \item
+    2.2.4.1
+  \item
+    2.2.5.1
+  \item
+    2.3
+  \end{itemize}
+\end{itemize}
+
+\hypertarget{gregory-sedyhk}{%
+\subsection{Gregory Sedyhk}\label{gregory-sedyhk}}
+
+\begin{itemize}
+\tightlist
+\item
+  Implémentation de \code{sampling.py}
+\item
+  Auteur de la section 4
+\end{itemize}
+
+\hypertarget{noah-petershmitt}{%
+\subsection{Noah Petershmitt}\label{noah-petershmitt}}
+
+\begin{itemize}
+\tightlist
+\item
+  Implémentation de \code{plot\_util.py} ?
+\item
+  Auteur de la section 3 (jusqu'à 3.1)
+\end{itemize}
+
+\hypertarget{luxe9andre-catogni}{%
+\subsection{Léandre Catogni}\label{luxe9andre-catogni}}
+
+\begin{itemize}
+\tightlist
+\item
+  Implémentation de \code{metrics.py}
+\end{itemize}
+
+\hypertarget{michel-donnet}{%
+\subsection{Michel Donnet}\label{michel-donnet}}
+
+\begin{itemize}
+\tightlist
+\item
+  Implémentation de \code{softmax.py}, de \code{gradient\_descent.py} et
+  de \code{overfitting.py}
+\item
+  Auteur des sections
+
+  \begin{itemize}
+  \tightlist
+  \item
+    2.2.1
+  \item
+    2.2.2
+  \item
+    2.2.4.2
+  \item
+    2.2.5.2
+  \item
+    3.1
+  \end{itemize}
+\end{itemize}
+
+\newpage
+
 \printbibliography[heading=bibintoc, title={Références}]
 
 \end{document}