wip

cnam/travaux/probatoire/présentation/examples.tex

@@ -5,10 +5,12 @@
 \begin{frame}{\bititle\\Exemples / Linéaire / Large}
 \begin{center}
 
-\only<1>{Dataset très bien distribué\\
+\only<1>{Dataset très bien distribué
+
 \imgbig{ex-linear-plot}}
 
-\only<2>{Séparation à Vaste Marge très nette\\
+\only<2>{Séparation à Vaste Marge très nette
+
 \imgbig{ex-linear-svm}}
 
 \end{center}
@@ -17,10 +19,12 @@
 \begin{frame}{\bititle\\Exemples / Linéaire / Souple}
 \begin{center}
 
-\only<1>{Anomalies dans le dataset, violations de marge\\
+\only<1>{Anomalies dans le dataset, violations de marge
+
 \imgbig{ex-linear-out}}
 
-\only<2>{Différentes séparations à marge souple, variation de C\\
+\only<2>{Différentes séparations à marge souple, variation de C
+
 \imgbig{ex-linear-soft}}
 
 \end{center}
@@ -31,16 +35,20 @@
 \begin{frame}{\bititle\\Exemples / Non linéaire}
 \begin{center}
 
-\only<1>{Dataset inséparable de façon linéaire\\
+\only<1>{Dataset inséparable de façon linéaire
+
 \imgbig{ex-nonlinear-plot}}
 
-\only<2>{$X_{1}=x_{1}^{2}$ ; $X_{2}=x_{2}^{2}$ ; $X_{3}=\sqrt{2} × x_{1} × x_{2}$\\
+\only<2>{$X_{1}=x_{1}^{2}$ ; $X_{2}=x_{2}^{2}$ ; $X_{3}=\sqrt{2} × x_{1} × x_{2}$
+
 \imgbig{ex-nonlinear-linear}}
 
-\only<3>{Projection de la marge de séparation dans l’espace d’origine\\
+\only<3>{Projection de la marge de séparation dans l’espace d’origine
+
 \imgbig{ex-nonlinear-sv}}
 
-\only<4>{Fonction de décision non linéaire dans l’espace d’origine\\
+\only<4>{Fonction de décision non linéaire dans l’espace d’origine
+
 \imgbig{ex-nonlinear-svm}}
 
 \end{center}

cnam/travaux/probatoire/présentation/principles.tex

@@ -5,10 +5,12 @@
 \begin{frame}{\bititle\\Principes / Régression / Linéaire}
 \begin{center}
 
-\only<1>{Régression linéaire, variation d’ε\\
+\only<1>{Régression linéaire, variation d’ε
+
 \imgbig{regression_linear_left}}
 
-\only<2>{Régression linéaire, variation d’ε\\
+\only<2>{Régression linéaire, variation d’ε
+
 \imgbig{regression_linear_right}}
 
 \end{center}
@@ -17,10 +19,12 @@
 \begin{frame}{\bititle\\Principes / Régression / Non linéaire}
 \begin{center}
 
-\only<1>{Régression polynomiale de degré 2, variation de C\\
+\only<1>{Régression polynomiale de degré 2, variation de C
+
 \imgbig{regression_nonlinear_left}}
 
-\only<2>{Régression polynomiale de degré 2, variation de C\\
+\only<2>{Régression polynomiale de degré 2, variation de C
+
 \imgbig{regression_nonlinear_right}}
 
 \end{center}
@@ -31,29 +35,86 @@
 \begin{frame}{\bititle\\Principes / Classification / Linéaire / Vaste}
 \begin{center}
 
-\only<1>{Séparation à Vaste Marge\\
+\only<1>{Séparation à Vaste Marge
+
 \imgwide{margin_hard_left}}
 
-\only<2>{Séparation à Vaste Marge\\
+\only<2>{Séparation à Vaste Marge
+
 \imgwide{margin_hard_right}}
 
 \end{center}
 \end{frame}
 %⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
-\begin{frame}{\bititle\\Principes / Classification / Linéaire / Échelle}
+\begin{frame}{\bititle\\Principes / Classification / Linéaire / Vaste}
 \begin{center}
 
-\only<1>{?\\
+\only<1>{\imgwide{margin_scale_left}}
-\imgwide{margin_scale_left}}
 
-\only<2>{?\\
+\only<2>{\imgwide{margin_scale_right}}
-\imgwide{margin_scale_right}}
+
+\end{center}
+\end{frame}
+%⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
+\begin{frame}{\bititle\\Principes / Classification / Linéaire / Souple}
+\begin{center}
+
+\only<1>{Sensibilité de vaste marge aux anomalies
+
+\imgwide{margin_hard_left}}
+
+\only<2>{Sensibilité de vaste marge aux anomalies
+
+\imgwide{margin_hard_right}}
+
+\only<3>{Plus ou moins de violations de marge, variation de C
+
+\imgwide{margin_few_left}}
+
+\only<4>{Plus ou moins de violations de marge, variation de C
+
+\imgwide{margin_few_right}}
 
 \end{center}
 \end{frame}
 %⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
 \begin{frame}{\bititle\\Principes / Classification / Non linéaire}
+\begin{center}
 
+\only<1>{Séparation linéaire par ajout de variable
+
+\imgwide{nonlinear_linear_left}}
+
+\only<2>{Séparation linéaire par ajout de variable
+
+\imgwide{nonlinear_linear_right}}
+
+\only<3>{Classification utilisant des variables polynomiales
+
+\imgbig{features_polynomial}}
+
+\only<4>{Fonction noyau polynomiale
+
+\imgbig{kernel_polynomial_left}}
+
+\only<5>{Fonction noyau polynomiale
+
+\imgbig{kernel_polynomial_left}}
+
+\only<6>{Variables de similarité utilisant la RBF gaussienne
+
+\imgbig{features_similar_left}}
+
+\only<7>{Variables de similarité utilisant la RBF gaussienne
+
+\imgbig{features_similar_right}}
+
+\only<8>{Fonction noyau gaussienne (RBF)
+
+\imgbig{kernel_rbf_left}
+\imgbig{kernel_rbf_right}}
+
+\end{center}
 \end{frame}
 %⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
 \begin{frame}{\bititle\\Principes / Classification / Multi-classes}