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régression

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Marc Beninca 2020-08-13 01:10:36 +02:00
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16
cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex
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@ -47,21 +47,23 @@ au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
\subsection{Régression}
…
Un hyperparamètre \textbf{ε} permet de fait varier l’épaisseur de la marge,
afin d’y inclure le plus de données possible.
\subsubsection{Régression linéaire}
\bifig{}{Régression linéaire \cite{homl-linear}}
{16em}{regression_linear_left}{regression_linear_right}
Régression la plus simple : une approximation affine est suffisante.
…
\bifig{}{Régression linéaire, variation d’ε \cite{homl-linear}}
{15em}{regression_linear_left}{regression_linear_right}
\subsubsection{Régression non linéaire}
\bifig{}{Régression non linéaire \cite{homl-nonlinear}}
{16em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
Régression nécessitant l’utilisation d’une fonction noyau.
Une grande valeur de C intègre des données plus éloignées.
…
\bifig{}{Régression polynominale de degré 2, variation de C \cite{homl-nonlinear}}
{15em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
\subsection{Classification}