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Auteur Message Sujet du message: Poids Traction 11 AL 1936 Posté: Jeu 09 Déc, 2021- 17:33 Inscription: Jeu 18 Nov, 2021- 12:48 Messages: 58 Bonjour, Sur le point d'acquérir une 11 AL 1936 ( C'est en bonne voie grâce à vos précieux conseils) je commence à voir pour une demande de carte grise de collection! Mais voilà! sur le document de demande de la FFVE il est demandé: (F. 1) Masse en charge maximale techniquement admissible, sauf pour les motocycles (en kg): (F. 2) Masse en charge maximale admissible du véhicule en service dans l'Etat membre d'immatriculation (PTAC en kg): (F. Traction 11 légère 2019. 3) Masse en charge maximale admissible de l'ensemble en service dans l'Etat membre d'immatriculation (PTRA en kg): Comme sur la carte grise que ma fait passer en photo l'actuel propriétaire il n'y a rien de précisé? et bien sur je cale! J'ai trouvé le poids à vide (si pas erroné): 1060 kg Si vous pouviez m'aider? Ou peut être que ce n'est pas utile pour la demande FFVE? Merci beaucoup. Haut Dominique BEAUFILS Sujet du message: Re: Poids Traction 11 AL 1936 Posté: Jeu 09 Déc, 2021- 18:33 Inscription: Mer 24 Oct, 2007- 15:17 Messages: 2340 Localisation: ST FARGEAU-PONTHIERRY 77 Membre TU IDF depuis 1976 Pour ton information sur ma carte grise de Commerciale qui date d'il y a un mois ( mais la précédente de 2016 avait les mêmes valeurs): G1: ( poids à vide national): 1400 F1: 0 F2: 1900 F3: 0 Quant à ma carte grise de BL qui date de 75, tout, je dis bien tout, est à 0!!!

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Merci Marco. LION PEUGEOT Sujet du message: Re: Poids Traction 11 AL 1936 Posté: Jeu 09 Déc, 2021- 21:42 Inscription: Lun 03 Déc, 2012- 23:58 Messages: 63 Localisation: Milly-la-Forêt (91) 60 Kms sud Paris Sur la carte grise de ma 11C de 1956 (pas de jour ni de mois) il y a: P total en charge: 1900 kg poids à vide: 1400 kg Charge utile: 500 kg Olivier. _________________ Traction 11C 1956, Cerise Cabriolet 7C 1937, Benjamine Faux cabriolet 7C 1936, Berline 7 B 1934 (à restaurer) PATMAR47 a écrit: Bonsoir, Donc j'avais trouvé le bon poids a vide pour le reste?? Merci Marco. Tu n'as pas de chance! La seule version qui n'a pas de valeurs hormis le PV c'est la tienne!! Sujet du message: Re: Poids Traction 11 AL 1936 Posté: Jeu 09 Déc, 2021- 21:53 Je viens de descendre voir ma plaque d'identification. Fiche technique Citroën Traction - Auto titre. Effectivement c'est noté POIDS TOTAL EN CHARGE 1400 KGS. Sujet du message: Re: Poids Traction 11 AL 1936 Posté: Ven 10 Déc, 2021- 11:32 Bonjour, Parfait Dominique! une info de plus!! Merci Beaucoup.

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1937 - 19027 km Ref. : 1254292 Adjugé Véhicule adjugé 100000 € (Frais de vente inclus) (1) TVA récupérable: Non? Il n'y a aucune TVA sur ce véhicule. Cote 2 130000 € Prix neuf 3 NC Informations générales Genre: VP Couleur: Blanc Crème TVA: Non?

c_[(), ()] probs = edict_prob(grid). reshape() ntour(xx1, xx2, probs, [0. 5], linewidths=1, colors='red'); Modèle de régression logistique multinomiale Une autre forme utile de régression logistique est la régression logistique multinomiale dans laquelle la variable cible ou dépendante peut avoir 3 types non ordonnés ou plus possibles, c'est-à-dire les types n'ayant aucune signification quantitative. Regression logistique python programming. Nous allons maintenant implémenter le concept ci-dessus de régression logistique multinomiale en Python. Pour cela, nous utilisons un ensemble de données de sklearn nommé digit. Import sklearn from sklearn import linear_model from sklearn import metrics from del_selection import train_test_split Ensuite, nous devons charger l'ensemble de données numériques - digits = datasets. load_digits() Maintenant, définissez la matrice de caractéristiques (X) et le vecteur de réponse (y) comme suit - X = y = Avec l'aide de la prochaine ligne de code, nous pouvons diviser X et y en ensembles d'entraînement et de test - X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.

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Introduction: La régression logistique est un algorithme d'apprentissage supervisé qui est utilisé lorsque la variable cible est catégorique. La fonction hypothétique h (x) de la régression linéaire prédit des valeurs illimitées. Mais dans le cas de la régression logistique, où la variable cible est catégorique, nous devons restreindre la plage des valeurs prédites. Prenons un problème de classification, où nous devons classer si un e-mail est un spam ou non. Ainsi, la fonction hypothétique de la régression linéaire ne peut pas être utilisée ici pour prédire car elle prédit des valeurs non liées, mais nous devons prédire 0 ou 1. Pour ce faire, nous appliquons la fonction d'activation sigmoïde sur la fonction hypothétique de régression linéaire. La fonction hypothétique résultante pour la régression logistique est donc donnée ci-dessous: h (x) = sigmoïde (wx + b) Ici, w est le vecteur de poids. x est le vecteur de caractéristiques. Regression logistique python powered. b est le biais. sigmoïde (z) = 1 / (1 + e (- z)) Intuition mathématique: La fonction de coût de la régression linéaire (ou erreur quadratique moyenne) ne peut pas être utilisée dans la régression logistique car il s'agit d'une fonction non convexe des poids.

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Les algorithmes d'optimisation comme la descente de gradient ne font que converger la fonction convexe vers un minimum global. Donc, la fonction de coût simplifiée que nous utilisons: J = - ylog (h (x)) - (1 - y) log (1 - h (x)) ici, y est la valeur cible réelle Pour y = 0, J = - log (1 - h (x)) et y = 1, J = - log (h (x)) Cette fonction de coût est due au fait que lorsque nous nous entraînons, nous devons maximiser la probabilité en minimisant la fonction de perte. Calcul de la descente de gradient: répéter jusqu'à convergence { tmp i = w i - alpha * dw i w i = tmp i} où alpha est le taux d'apprentissage. Regression logistique python.org. La règle de la chaîne est utilisée pour calculer les gradients comme par exemple dw. Règle de chaîne pour dw ici, a = sigmoïde (z) et z = wx + b. Mise en œuvre: L'ensemble de données sur le diabète utilisé dans cette implémentation peut être téléchargé à partir du lien. Il comporte 8 colonnes de caractéristiques telles que « Âge », « Glucose », etc., et la variable cible «Outcome» pour 108 patients.

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Conclusions Cet article n'avait pas pour objectif de montrer la supériorité d'un package sur un autre mais la complémentarité de ces deux packages. Faire une régression logistique avec python - Stat4decision. En effet, dans un cadre de machine learning et de modèle prédictif, scikit-learn a tous les avantages d'un package extrêmement complet avec une API très uniformisée qui vous permettra d'automatiser et de passer en production vos modèles. En parallèle, statsmodels apparaît comme un bon outil pour la modélisation statistique et l'explication de la régression logistique et il fournira des sorties rassurantes pour les utilisateurs habitués aux logiciels de statistique classique. Cet article permet aussi de noter une chose: les valeurs par défaut de tous les packages sont souvent différentes et il faut être très attentif à cela pour être capable de comparer des résultats d'un package à un autre. Pour aller plus loin

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