Dans cet article nous allons implémenter et tester la régression logistique sur une image. Pour ce faire nous écrirons trois fonctions : une fonction create_array_from_dir qui permet de récupérer des images à partir d'un répertoire donné sur le système, les redimensionner et les transformer en matrices, et ensuite retourner un tableau (array) contenant la liste de ces images ainsi transformées; une fonction linear_regression qui permet d'effectuer la régression linéaire sur un vecteur X donnée; une fonction sigmoide qui permet d'effectuer la régression logistique sur un input Z donné. Pour rappel, voici la structure de notre projet Visual Studio Code. Nous avons les dossiers train et test qui contiennent respectivement nos datasets pour l'apprentissage et les tests; le fichier library.py dans lequel nous allons mettre nos fonctions qui vont être appelé dans le programme principal classifier.py. Nous allons utiliser l'image chat1.jpg dans le dossier images comme inp...
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