Plan discrimination linéaire : cas séparable
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445 b.
tarix
29.07.2018
ölçüsü
445 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 0ŠŠC
: 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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