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Marc Beninca 2020-08-13 01:27:54 +02:00
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11
cnam/travaux/probatoire/document/principles.tex
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@ -24,7 +24,7 @@ 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}} \item{\textbf{régression}}
\item{\textbf{classification} (la plus courante)} \item{\textbf{classification}}
\end{itmz} \end{itmz}
En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques : En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
@ -59,15 +59,17 @@ Régression la plus simple : une approximation affine est suffisante.
\subsubsection{Régression non linéaire} \subsubsection{Régression non linéaire}
Régression nécessitant l’utilisation d’une fonction noyau. Régression nécessitant l’utilisation d’une fonction noyau.\\
Une grande valeur de C intègre des données plus éloignées. Une plus grande valeur de C intègre des données plus éloignées.
\bifig{}{Régression polynominale de degré 2, variation de C \cite{homl-nonlinear}} \bifig{}{Régression polynominale de degré 2, variation de C \cite{homl-nonlinear}}
{15em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right} {15em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
\pagebreak
\subsection{Classification} \subsection{Classification}
… Il s’agit du type de résolution le plus fréquemment utilisé.
\subsubsection{Classification linéaire} \subsubsection{Classification linéaire}
@ -123,6 +125,7 @@ Une grande valeur de C intègre des données plus éloignées.
… …
Référence multi-classes \cite{multi-class} Référence multi-classes \cite{multi-class}
Référence optimisation \cite{mri} \cite{optimization} Référence optimisation \cite{mri} \cite{optimization}
\pagebreak \pagebreak