From a489f68a327c31450475410bffda42ea475cde77 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "aliya.myaz" <aliya.myaz@hesge.ch>
Date: Sun, 2 Jun 2024 03:02:54 +0200
Subject: [PATCH] fixed my own correction

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 report/report.qmd | 2 +-
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diff --git a/report/report.qmd b/report/report.qmd
index 4b93603..3dae28a 100644
--- a/report/report.qmd
+++ b/report/report.qmd
@@ -138,7 +138,7 @@ le minimum recherché. Ce cas sera illustré plus tard.
 A travers les exemples présenté sur la @fig-basegd-lr, nous pouvons facilement
 se convaincre que le bon choix de la valeur du taux d'apprentissage, comme
 beaucoup de choses dans la vie, repose sur un compromis. La valeur de $\lambda$
-ne doit à la fois ne pas être trop petite (sinon le nombre d'itérations deviendra
+doit à la fois ne pas être trop petite (sinon le nombre d'itérations deviendra
 énorme), ni trop grande (risque de rater un minimum, en "sautant" par-dessus).
 
 Dès lors, la valeur du taux d'apprentissage choisie pour les algorithmes de
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