L'Olympique lyonnais bénéficie d'un des tirages les plus chanceux de la Ligue des champions. Classé dans le groupe G lors du tirage au sort de la Champions League, ce jeudi après-midi, il fera face au Zénith, au Benfica et à Leipzig, trois adversaires à sa portée. Mais Sylvinho, l'entraîneur des joueurs lyonnais et ancien international brésilien, préfère ne pas partir trop confiant. "Quand on joue la Champions League, c'est un moment exceptionnel. Toutes ces équipes sont bonnes et méritent d'être là", a-t-il déclaré. "Ce seront des matchs compliqués, mais la compétition est belle. Il n'y a pas de match facile en Champions League. L'intention est de se qualifier, peu importe le groupe".
Le PSG héritera sans aucun doute d'un groupe assez simple de par sa présence dans le Chapeau 1. Lille, sera positionné dans le chapeao 4 et devra batailler ferme pour sortir de la phase de poule. Lyon occupera le chapeau 3 selon les derniers qualifiés via la voie de la ligue et la voie des champions. Retrouvez ci-dessous, le tableau des chapeaux du tirage des poules de Champions League. 

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La Juventus et l'Atletico se retrouvent cette année dans la phase de poules. Interrogé sur ce choc, le Portugais a eu ces mots : "L’Atlético est une excellente équipe, comme nous le savons tous. J’ai joué un certain temps pour le Real Madrid, alors je les connais. J’espère que les supporters ne vont pas me provoquer en adoptant une nouvelle fois un comportement antisportif à mon égard".

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Il s'agit de prédire la valeur d'une variables qualitative, i.e., de mettre les individus dans des classes. (Par exemple : aide au diagnostic médical, reconnaissance des mauvais payeurs par une banque, etc.) On cherche des "fonctions linéaires discirminantes (des combinaisons linéaires dea variables, qui maximisent la variance interclasse et minimisent la variance intraclasse)

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knnTree Construct or predict with k-nearest-neighbor classifiers, using cross-validation to select k, choose variables (by forward or backwards selection), and choose scaling (from among no scaling, scaling each column by its SD, or scaling each column by its MAD). The finished classifier will consist of a classification tree with one such k-nn classifier in each leaf.

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