Article à la Une

0x01 - Le premier boot

boot.S - Le point d’entrée du noyau boot.S va être la première portion de code que le matériel exécute dans notre noyau. Cela doit être écrit en assembleur. Lorsque le CPU charge le noyau, il ne configure pas encore d’environnement d’exécution du langage C.

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Les instructions conditionnelles en Python

L’instruction if est la structure de test la plus simple. Sa syntaxe en Python fait intervenir la notion de bloc. Nous allons d’abord étudier cette notion plus en détail. Bloc d’instructions - Indentation Un bloc est défini par une indentation obtenue en décalant le début des instructions vers la droite grâce à des espaces en début de ligne (habituellement 4 espaces mais ce n’est pas obligatoire).

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Points forts et points faibles

Après la découverte des fonctionnalités du logiciel Weka, il est temps de voir ses points forts et points faibles. Points forts Les points forts de l’outil de Data Mining Weka sont [7] :

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Cadre de l’analyse de l’outil

Depuis des années, les entreprises utilisent de puissants ordinateurs pour traiter les larges volumes de données accumulés par divers matériels et pour analyser les rapports de recherches sur les marchés. De même, les innovations continuelles dans les domaines du calcul informatique, du stockage, et des logiciels statistiques augmentent fortement la précision des analyses et dirigent la réduction des coûts.

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Description de WEKA

Formulation L’outil est une application développée java destinée au Data Mining, appelé Weka, permettant de manipuler et d’analyser des données en vue d’aider l’expert humain ou le décideur dans un domaine spécifique dans le cadre de la prise de décision.

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Présentation de WEKA

Généralités Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) est un ensemble d’outils permettant de manipuler et d’analyser des fichiers de données, implémentant la plupart des algorithmes d’intelligence artificielle, entre autres, les arbres de décision et les réseaux de neurones.

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Présentation générale du Data Mining

Définition Historiquement, le Data Mining est très jeune. Le concept apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données), avant qu’en 1991 apparaisse pour la première fois le terme de Data Mining.

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