Exemples (notebooks python) pour illustrer les notions de Filtrage Linéaire Optimal (FLO)

Prérequis pour executer les notebooks:

• installer Python (> 3.3), Jupyter notebook et scikit-learn package. Il est recommandé d'installer Anaconda Distribution qui installera directement ces paquets avec leur dépendances
• OU utiliser un service en ligne jupyterhub comme celui de l'UGA gricad-jupyter.univ-grenoble-alpes.fr afin que vous puissiez faire tourner les notebooks sur le serveur de calcul de l'UGA tout en sauvegardant vos modifications et vos résultats. Également utile pour lancer un calcul en arrière-plan (connexion avec votre compte Agalan ; nécessite le téléversement notebooks+ données sur le serveur).