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Marc Beninca 2020-08-14 12:48:20 +02:00
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commit 4e97f982ea
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cnam/travaux/probatoire/document/glossaries.tex
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@ -1,11 +1,14 @@
\printglossary[title=Abréviations,type=\acronymtype] \printglossary[title=Abréviations,type=\acronymtype]
\newacronym{anova}{ANOVA}{ANalysis Of VAriance}
\newacronym{hbos}{HBOS}{Histogram Based Outlier Score} \newacronym{hbos}{HBOS}{Histogram Based Outlier Score}
\newacronym{nn}{NN}{Nearest Neighbors} \newacronym{nn}{NN}{Nearest Neighbors}
\newacronym{rbf}{RBF}{Radial Basis Function} \newacronym{rbf}{RBF}{Radial Basis Function}
\newacronym{sgbd}{SGBD}{Systèmes de Gestion de Bases de Données} \newacronym{sgbd}{SGBD}{Systèmes de Gestion de Bases de Données}
\newacronym{si}{SI}{Systèmes d’Information} \newacronym{si}{SI}{Systèmes d’Information}
\newacronym{svc}{SVC}{Support Vector Classification}
\newacronym{svm}{SVM}{Support Vector Machine} \newacronym{svm}{SVM}{Support Vector Machine}
\newacronym{svr}{SVR}{Support Vector Regression}
\newacronym{tic}{TIC}{Technologies d’Information et de Communication} \newacronym{tic}{TIC}{Technologies d’Information et de Communication}
\pagebreak \pagebreak

22
cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex
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@ -23,8 +23,8 @@ Cette approche se révèle appropriée dans de nombreux cas d’utilisation :
En fonction du type de problèmes, deux types de résolution : En fonction du type de problèmes, deux types de résolution :
\begin{itmz} \begin{itmz}
\item{\textbf{régression} → nombre} \item{\textbf{régression} (\gls{svr}) → nombre}
\item{\textbf{classification} → catégorie} \item{\textbf{classification} (\gls{svc}) → catégorie}
\end{itmz} \end{itmz}
En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques : En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
@ -35,7 +35,7 @@ En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle : Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle :
\begin{itmz} \begin{itmz}
\item{\textbf{noyau} : linéaire, \gls{rbf}, polynomial ou \gls{sigmoid}} \item{\textbf{noyau} : linéaire, \gls{rbf}, polynomial, \gls{sigmoid}, etc.}
\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{γ} : pour les \glspl{hpp} non linéaires} \item{\textbf{γ} : pour les \glspl{hpp} non linéaires}
@ -217,9 +217,17 @@ Faire varier \textbf{γ} (rangées) modifie l’épaisseur de la « cloche »
\textbf{Autres noyaux} \textbf{Autres noyaux}
En complément aux plus courants vus précédemment, un certain nombre
d’autres noyaux existe :
\begin{itmz} \begin{itmz}
\item{String kernels documents texte, séquences d’ADN} \item{\gls{rbf} de Laplace}
\item{hyperbolic tangent} \item{tangente hyperbolique}
\item{sigmoïde}
\item{fonction de Bessel de première espèce}
\item{\gls{rbf} \gls{anova}}
\item{sillon linéaire à 1 dimension}
\item{chaîne (utilisé pour les documents texte ou séquences d’ADN)}
\end{itmz} \end{itmz}
\textbf{Autres outils} \textbf{Autres outils}
@ -227,8 +235,8 @@ Faire varier \textbf{γ} (rangées) modifie l’épaisseur de la « cloche »
Des algorithmes récents se sont montrés plus efficaces avec de grands \glspl{ds} : Des algorithmes récents se sont montrés plus efficaces avec de grands \glspl{ds} :
\begin{itmz} \begin{itmz}
\item{sub-gradient descent} \item{descente par sous-gradient, avec des techniques de décomposition}
\item{coordinate descent} \item{descente par coordonnée, en effectuant des minimisations itératives}
\end{itmz} \end{itmz}
\subsubsection{Classification multi-classes} \subsubsection{Classification multi-classes}