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   To compile and test, just type 'make test'
 
-  This small test consists in generating a sample set for a toy
+  This small test consists of generating a sample set for a toy
   problem and testing CMIM, MIM and a random feature selection with
   the naive Bayesian learner.  The two populations of the toy problem
-  lives in the [0,1]^2 square. The positive population is in x^2+y^2 <
+  live in the [0, 1]^2 square. The positive population is in x^2+y^2 <
   1/4 and the negative population is everything else.  Look at
   create_samples.cc for more details.  The features are responses of
   linear classifiers generated at random.
 
   --train <file: data set> <file: classifier>
 
-    Build and save to disk a classifier
+    Build a classifier and save it on disk
 
   --test <file: classifier> <file: data set> <file: result>
 
 
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 bool balanced_error = false;
 int nb_selected_features = 100;
 
-void check_opt(int argc, char **argv, int n_opt, int n, char *help) {
+void check_opt(int argc, char **argv, int n_opt, int n, const char *help) {
   if(n_opt+n >= argc) {
     cerr << "Missing argument for " << argv[n_opt] << ".\n";
     cerr << "Expecting " << help << ".\n";
 
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