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Très joli service de table, finement réalisé, à la feuille d'or, pour 12 personnes. Cet ensemble est signé L. P à l'abeille, haute époque authentique porcelaine de Limoges, début XXème siècle. Sa composition: 12 assiettes creuses 18 assiettes plates 12 assiettes (6 à dessert & 6 à entrée) 1 soupière 1 plat à tarte Saladier Saucière Plat creux 2 plats ovales 12 tasses & 12 sous-tasses 1 verseuse 1 sucrier 1 pot à lait Prix: vendu,
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Exclusion faite pour les non-résidents, qui sont tenus de justifier de leur identité et de leur domicile. En cas de paiement par chèque non certifié, le retrait des objets ne pourra se faire que sur présentation de deux pièces d'identité. Le transfert de propriété de l'objet n'aura lieu qu'après encaissement du chèque. "A défaut de paiement par l'adjudicataire, après mise en demeure restée infructueuse, le bien est remis en vente à la demande du vendeur sur folle enchère de l'adjudicataire défaillant; si le vendeur ne formule pas cette demande dans un délai de trois mois à compter de l'adjudication, la vente est résolue de plein droit, sans préjudice de dommages et intérêts dus par l'adjudicataire défaillant" (Article L. 321-14 du Code de commerce, suivi de l'avis du Conseil des Ventes Volontaires du 11 avril 2002). Aucune réclamation ne sera recevable une fois l'adjudication prononcée, les expositions successives ayant permis aux acquéreurs de constater l'état des objets présentés, notamment pour les restaurations d'usage et les petits accidents.
En cas de double enchère reconnue effective par le commissaire-priseur habilité, l'objet sera remis en vente, tous les amateurs présents pouvant concourir à cette deuxième mise en adjudication. La tolérance d'un magasinage n'engage pas la responsabilité de la SVV MARTIN & ASSOCIES, à quelque titre que ce soit, l'objet étant considéré sous la garantie exclusive de l'adjudicataire, dès le prononcé de l'adjudication. Tous les bijoux, objets, tableaux modernes ou anciens, sont vendus sous garantie de la SVV MARTIN & ASSOCIES, s'il y a lieu, de l'Expert qui l'assiste, suivant les désignations portées au catalogue ou sur liste, et compte tenu des rectifications annoncées au moment de la présentation du lot portées au procès-verbal de la vente. Le poids de chaque bijou est donné en poids brut et les bijoux toujours considérés présentés « pour débris ». Les dimensions ne sont données qu'à titre indicatif et la hauteur avant la largeur. Les attributions concernant les tableaux ont été établies compte tenu des connaissances scientifiques et artistiques à la date de la vente.
Je "tente de mettre en oeuvre un arbre de décision avecscikit apprend et visualise ensuite l'arbre avec Graphviz, ce qui, à mon sens, est le choix standard pour visualiser DT. J'utilise PyCharm, anaconda, Python 2. 7 et OS X El Capitan. J'ai installé pydot et Graphviz avec l'installation PIP autant que je sache et les ai également installés directement dans Pycharm, mais j'obtiens continuellement un "Non module nommé graphviz ". from sets import load_iris from sklearn import tree #import graphviz as gv # uncommenting the row above produces an error clf = cisionTreeClassifier() iris = load_iris() clf = (, ) with open("", "w") as file: tree. export_graphviz(clf, out_file = file) () Pour le moment, ce code produit mais je ne peux pas voir le fichier. 1. Comment faire fonctionner le référentiel graphviz? 2. Comment puis-je écrire le graphique au format PDF / PNG? J'ai vu des exemples mais non travaillés 3. J'ai trouvé cette commande: dot -Tps -o Où est-ce que je l'ai utilisé? Et comment puis-je vérifier qu'un utilitaire de points existe sur mon OS X?
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Principe Utilisation de la librairie sklearn pour créer un arbre de classification/décision à partir d'un fichier de données. L'arbre de decision est construit à partir d'une segmentation optimale qui est réalisée sur les entrées (les lignes du tableau). fichier de données Ici, le fichier de données est datas/. Il contient les données méteorologiques et les classes (jouer/ne pas jouer au golf) pour plusieurs types de conditions météo (les lignes). Ce fichier ne devra contenir que des données numériques (mis à part la première ligne, contenant les étiquettes des colonnes, les features). Classifier puis prédire Une fois l'arbre de classification établi, on pourra le parcourir pour prédire la classe d'une nouvelle entrée, en fonction de ses valeurs: l'arbre sert alors comme une aide à la décision. En pratique, il faudra créer une structure qui contient l'arbre, avec ses noeuds, leur association, et les tests qui sont effectués pour descendre d'un noeud parent à l'un des ses noeuds fils. On peut choisir d'utiliser un dictionnaire python pour contenir cette structure.
Pour la classification, à chacune de ces itérations, l'algorithme d'entraînement va rajouter la décision qu'il lui semble le mieux de rajouter. Pour ce faire, il va tester et évaluer la qualité de toutes les nouvelles décisions qu'il est possible d'ajouter à l'arbre en calculant le score Gini. Le score Gini est un score qui a été spécialement inventé afin de réaliser la sélection des nouvelles branches dans un arbre de décision. Le score Gini Le score "Gini", est compris entre zéro et 1. Il s'agit d'une valeur numérique indiquant la probabilité que l' arbre se trompe lors de la prise d'une décision ( par exemple qu'il choisit la classe "A" alors que la vraie classe c'est "B"). Il est utilisé quasi systématiquement (dans les bibliothèques populaires de machines learning tel que sklearn) utilisé pour estimer la qualité d'une branche. Une branche sera rajoutée à l'arbre si parmi toutes les branches qu'il est possible de créer cette dernière présente le score Gini maximal. Il est possible d'obtenir le score Gini, grâce à la formule suivante: ou pk est la probabilité d'obtenir la classe k. Si l'on reprend l'exemple du pique-nique présenté ci-dessus, le score "Gini" vaudra: P_pique_nique x (1 - P_pique_nique) + P_non_pique_nique x (1 - Pnon_pique_nique) Le process complet de construction de l'arbre de décision Pour récapituler, voici le process complet de construction d'un arbre de décision.