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Marc Beninca 2020-08-14 03:00:35 +02:00
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commit 31096f104d
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cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex
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@ -38,7 +38,7 @@ Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle :
\item{\textbf{noyau} : linéaire, \gls{rbf}, polynomial ou \gls{sigmoid}} \item{\textbf{noyau} : linéaire, \gls{rbf}, polynomial ou \gls{sigmoid}}
\item{\textbf{degré} : aide à trouver un \gls{hpp} séparateur en contexte polynomial, \item{\textbf{degré} : aide à trouver un \gls{hpp} séparateur en contexte polynomial,
faisant rapidement augmenter le temps nécessaire à l’entraînement} faisant rapidement augmenter le temps nécessaire à l’entraînement}
\item{\textbf{gamma} : pour les \glspl{hpp} non linéaires} \item{\textbf{γ} : pour les \glspl{hpp} non linéaires}
\item{\textbf{C} : pénalité augmentant la distance des données prises en compte,\\ \item{\textbf{C} : pénalité augmentant la distance des données prises en compte,\\
au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante} au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
\end{itmz} \end{itmz}
@ -202,13 +202,18 @@ gaussienne, devenant également linéairement séparables.
\textbf{Noyau gaussien \gls{rbf}} \textbf{Noyau gaussien \gls{rbf}}
… Le \gls{kt} marche également dans un tel contexte de similarité.
La figure suivante \textbf{γ} \textbf{C}.
\bifig{}{\Gls{kf} gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}} \bifig{}{\Gls{kf} gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}}
{26em}{kernel_rbf_left}{kernel_rbf_right} {26em}{kernel_rbf_left}{kernel_rbf_right}
… …
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Autres noyaux
String kernels documents texte, séquences d’ADN
Référence multi-classes \cite{multi-class} Référence multi-classes \cite{multi-class}
Référence optimisation \cite{mri} \cite{optimization} Référence optimisation \cite{mri} \cite{optimization}