Plan discrimination linéaire : cas séparable



Yüklə 445 b.
tarix29.07.2018
ölçüsü445 b.
#62526


Estimation fonctionnelle à l’aide de S.V.M.


SVM radiales



Plan

  • discrimination linéaire : cas séparable

  • discrimination linéaire : cas non séparable

  • discrimination quadratique

  • SVM radiales

    • le principe
    • les 3 hyper-paramètres de régularisation
    • résultats sur les données du verre et les voyelles
  • les cas de la régression



Séparateur linéaire et vecteurs support



Classification linéaire - le cas séparable



Classification linéaire - le cas séparable



Classification linéaire - le cas séparable



Classification linéaire le cas séparable



Classification linéaire le cas séparable



Intégration des contraintes d’égalité



intégration des contraintes d’inégalité



intégration des contraintes d’inégalité méthode de projection



QP



QP



Cas non séparable



Classification linéaire : le cas non séparable



QP



QP - non séparable



SVM quadratique



Classification polynômiale



Le cas des outliers



Le clown



SVM gaussiènne



SVM gaussiènne



SVM gaussiènne



SVM gaussiènne



SVM gaussiènne



Les trois paramètres de régularisation

  • C : la borne sup 0 < < C

  •  : la largueur du noyau : K(x,y)

  • régularisation du système linéaire

    • H=b => (H+I)=b


Les trois paramètres de régularisation

  • C : la borne sup 0ŠŠC

  •  : la largueur du noyau : K(x,y)

  • régularisation du système linéaire

    • H=b => (H+I)=b


L’effet de la borne sup



Noyau étroit et C grand



Noyau large - C grand



Noyau large et C petit



Les données de Ripley Glass



Ripley



Voyel



SVM pour la régression



SVM pour la régression



SVM pour la régression



SVM pour la régression



Une solution ... pas géniale



Exemple...



 petit et  aussi



une autre manière de voir les choses



Conclusion



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