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Marc Beninca 2020-08-11 19:27:41 +02:00
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@ -15,16 +15,16 @@ afin d’éviter les risques de surentraînement}
\item{économise la mémoire nécessaire aux fonctions de décision,\\ \item{économise la mémoire nécessaire aux fonctions de décision,\\
en ne leur faisant traiter que des \glspl{sv}} en ne leur faisant traiter que des \glspl{sv}}
\item{permet de gérer efficacement des données non linéaires,\\ \item{permet de gérer efficacement des données non linéaires,\\
par l’intermédiaire de différentes fonctions noyau} par l’intermédiaire de différentes \glspl{kf}}
\item{une variété de fonctions noyau existe pour les fonctions de décision} \item{une variété de \glspl{kf} existe pour les fonctions de décision}
\item{il est possible de combiner plusieurs fonctions noyau,\\ \item{il est possible de combiner plusieurs \glspl{kf},\\
pour pouvoir travailler avec des \glspl{hpp} plus complexes} pour pouvoir travailler avec des \glspl{hpp} plus complexes}
\end{itmz} \end{itmz}
\subsection{Inconvénients} \subsection{Inconvénients}
\begin{itmz} \begin{itmz}
\item{le choix d’une fonction noyau appropriée n’est pas facile,\\ \item{le choix d’une \gls{kf} appropriée n’est pas facile,\\
et peut facilement mener à un trop grand nombre de \glspl{sv}} et peut facilement mener à un trop grand nombre de \glspl{sv}}
\item{la mémoire nécessaire augmente avec le nombre de \glspl{sv},\\ \item{la mémoire nécessaire augmente avec le nombre de \glspl{sv},\\
car ces derniers doivent y être intégralement stockés} car ces derniers doivent y être intégralement stockés}

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@ -25,6 +25,11 @@ name={dataset},
plural={datasets}, plural={datasets},
description={ensembles de données} description={ensembles de données}
} }
\newglossaryentry{kf}{
name={fonction noyau},
plural={fonctions noyau},
description={transformation non linéaire permettant une séparation linéaire}
}
\newglossaryentry{hpp}{ \newglossaryentry{hpp}{
name={hyperplan}, name={hyperplan},
plural={hyperplans}, plural={hyperplans},

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@ -24,13 +24,13 @@ 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}} \item{\textbf{classification} (la plus courante)}
\end{itmz} \end{itmz}
En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques : En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
\begin{itmz} \begin{itmz}
\item{\textbf{linéaire}} \item{\textbf{linéaire} : la plus simple}
\item{\textbf{non linéaire}} \item{\textbf{non linéaire} : faisant appel à des \glspl{kf}}
\end{itmz} \end{itmz}
Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle : Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle :
@ -105,7 +105,7 @@ au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
\bifig{}{Fonction noyau polynominale \cite{homl-poly}} \bifig{}{\Gls{kf} polynominale \cite{homl-poly}}
{14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right} {14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right}
@ -115,7 +115,7 @@ au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
\bifig{}{Fonction noyau 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}