X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=TODO;h=7de936bfc557a5cb4f546f9ea79d8d37a4850bed;hb=bb3e3cec32bc1bf05986a2bff438f4d29f2d9630;hp=62ae3337833cb9b5d9d538890c0a749552d125a4;hpb=1e20780ee1505fac6c7ed68d340892c497524561;p=talweg.git

diff --git a/TODO b/TODO
index 62ae333..7de936b 100644
--- a/TODO
+++ b/TODO
@@ -1,8 +1,11 @@
-variables meteo : NAs ?
-pred delta ?
-quantifier variablilité conditionnelle / variablilité brute
+s'inspirer de vim-rmarkdown pour syntaxe .gj ?
 
-Data & Forecast --> R6 classes
+script bash qui passe variables "heure début" et "horizon" à report.gj > stocke fichier _H_h,
+puis run Jupyter ...
 
-OK : attention shift data exo hat :: PM10(J+1) = f(PM10(j), meteo(j+1)) [contexte apprentissage]
-  --> hat PM10(j+1) = hat f(PM10(j), hat meteo(j+1)) [contexte previ]
+version this (talweg) as a whole; private!
+subtree: talweg-R (shared with world, R package)
+
+==> les poids ne sont pas normalisés en sortie de predictSHape de Neighbors(2)
+[ce serait mieux, ça éviterait la normalisation systématique dans J_Neighbors, et corrigerait les
+histogrammes de poids................]