From 59e01c4bc92bfb6c870299b2fcedb0ad9f683eb0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Florian Mathieu <florianmathieu62@gmail.com>
Date: Fri, 29 Mar 2024 14:42:10 +0100
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?ajout=20cours=20avec=20r=C3=A9ponses=20et=20exe?=
 =?UTF-8?q?rcices=20modifi=C3=A9s?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 knn/EXERCICES.md |  4 ++--
 knn/README.md    | 14 +++++++-------
 2 files changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-)

diff --git a/knn/EXERCICES.md b/knn/EXERCICES.md
index 857d4fd..22065b8 100644
--- a/knn/EXERCICES.md
+++ b/knn/EXERCICES.md
@@ -30,8 +30,8 @@ def calculer_distance(pokemon1, pokemon2):
     return distance
 
 # Exemple d'utilisation
-pokemon1 = [60, 62, 63]  # Exemple de stats pour le Pokémon 1
-pokemon2 = [85, 80, 75]  # Exemple de stats pour le Pokémon 2
+pokemon1 = [60, 62]  # Exemple de stats pour le Pokémon 1
+pokemon2 = [85, 80]  # Exemple de stats pour le Pokémon 2
 
 distance = calculer_distance(pokemon1, pokemon2)
 print(f"La distance entre les deux Pokémon est : {distance}")
diff --git a/knn/README.md b/knn/README.md
index 991f346..2493fc8 100644
--- a/knn/README.md
+++ b/knn/README.md
@@ -52,7 +52,7 @@ Il s'agit d'une représentation simplifiée de la réalité en vue de réaliser
 
 ### Exemple de l'implémentation de l'algorithme des k plus proches voisins
 
-Le Professeur Chen, inventeur du Pokédex, utilise cet algorithme afin que son appereil puisse prédire quel pokémon se trouve devant lui.
+Le Professeur Chen, inventeur du Pokédex, utilise cet algorithme afin que son appareil puisse prédire quel pokémon se trouve devant lui.
 
 <img src="assets/chen.png" alt="chen" style="zoom:67%;" />
 
@@ -91,15 +91,15 @@ Pour rendre cette classification automatique, nous allons utiliser un algorithme
 
 D'après vous, que faut-il pour pouvoir prédire la classe d'un Pokemon donné ?
 
-- ? 
-- ?
-- ?
+- Échantillon de Pokemon
+- Un pokemon *mystère* dont on souhaite prédire la classification
+- la valeur de *k*
 
 Une fois ces données modélisées, on peut formuler notre algorithme:
 
-- ?
-- ?
-- ?
+- Trouver dans l'échantillon, les *k* plus proches voisins du pokemon *mystère*
+- Trouver la classification majoritaire parmi les voisins les plus proches
+- Renvoyer cette classification
 
 ### Pour résumer...