Plan le problème d’apprentissage et optimisation
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 Estimation fonctionnelle à l’aide de S.V.M.RdF et estimation fonctionelle Plan
 Modèle “boite noire” Echantillon Apprentissage Minimisation du risque structurel
 Minimisation du risque structurel Apprentissage : Discrimination sans modèle ou avec un modèle robuste Espace fonctionnel Minimisation sous contraintes Minimisation sous contraintes Minimisation sous contraintes Minimisation sous contraintes formulation duale Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable Discrimination linéaire le cas séparable 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 1 d example 1 d example 1 d example 1 d example 1 d example 3 regularization parameters
 Les trois paramètres de régularisation
 Les trois paramètres de régularisation
 L’effet de la borne sup Noyau étroit et C grand Noyau large - C grand Noyau large et C petit C and effect 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 Geostatistics Une autre manière de voir les choses (Girosi, 97) SVM history and trends Optimization issues QP with constraints Optimization issues Some benchmark considerations (Platt 98) Theoretical issues Books in Support Vector Research Events in Support Vector Research Conclusion Yüklə 445 b. Dostları ilə paylaş:
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