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@ -15,16 +15,16 @@ afin d’éviter les risques de surentraînement}
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\item{économise la mémoire nécessaire aux fonctions de décision,\\
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\item{économise la mémoire nécessaire aux fonctions de décision,\\
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en ne leur faisant traiter que des \glspl{sv}}
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en ne leur faisant traiter que des \glspl{sv}}
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\item{permet de gérer efficacement des données non linéaires,\\
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\item{permet de gérer efficacement des données non linéaires,\\
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par l’intermédiaire de différentes fonctions noyau}
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par l’intermédiaire de différentes \glspl{kf}}
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\item{une variété de fonctions noyau existe pour les fonctions de décision}
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\item{une variété de \glspl{kf} existe pour les fonctions de décision}
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\item{il est possible de combiner plusieurs fonctions noyau,\\
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\item{il est possible de combiner plusieurs \glspl{kf},\\
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pour pouvoir travailler avec des \glspl{hpp} plus complexes}
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pour pouvoir travailler avec des \glspl{hpp} plus complexes}
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\end{itmz}
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\end{itmz}
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\subsection{Inconvénients}
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\subsection{Inconvénients}
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\begin{itmz}
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\begin{itmz}
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\item{le choix d’une fonction noyau appropriée n’est pas facile,\\
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\item{le choix d’une \gls{kf} appropriée n’est pas facile,\\
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et peut facilement mener à un trop grand nombre de \glspl{sv}}
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et peut facilement mener à un trop grand nombre de \glspl{sv}}
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\item{la mémoire nécessaire augmente avec le nombre de \glspl{sv},\\
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\item{la mémoire nécessaire augmente avec le nombre de \glspl{sv},\\
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car ces derniers doivent y être intégralement stockés}
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car ces derniers doivent y être intégralement stockés}
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@ -25,6 +25,11 @@ name={dataset},
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plural={datasets},
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plural={datasets},
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description={ensembles de données}
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description={ensembles de données}
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}
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}
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\newglossaryentry{kf}{
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name={fonction noyau},
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plural={fonctions noyau},
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description={transformation non linéaire permettant une séparation linéaire}
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}
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\newglossaryentry{hpp}{
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\newglossaryentry{hpp}{
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name={hyperplan},
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name={hyperplan},
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plural={hyperplans},
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plural={hyperplans},
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@ -24,13 +24,13 @@ Cette approche se révèle appropriée dans de nombreux cas d’utilisation :
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En fonction du type de problèmes, deux types de résolution :
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En fonction du type de problèmes, deux types de résolution :
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\begin{itmz}
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\begin{itmz}
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\item{\textbf{régression}}
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\item{\textbf{régression}}
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\item{\textbf{classification}}
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\item{\textbf{classification} (la plus courante)}
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\end{itmz}
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\end{itmz}
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En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
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En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
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\begin{itmz}
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\begin{itmz}
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\item{\textbf{linéaire}}
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\item{\textbf{linéaire} : la plus simple}
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\item{\textbf{non linéaire}}
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\item{\textbf{non linéaire} : faisant appel à des \glspl{kf}}
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\end{itmz}
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\end{itmz}
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Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle :
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Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle :
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@ -105,7 +105,7 @@ au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
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\bifig{}{Fonction noyau polynominale \cite{homl-poly}}
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\bifig{}{\Gls{kf} polynominale \cite{homl-poly}}
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{14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right}
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{14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right}
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…
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@ -115,7 +115,7 @@ au risque d’engendrer un surentraînement si trop importante}
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\bifig{}{Fonction noyau gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}}
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\bifig{}{\Gls{kf} gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}}
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{26em}{kernel_rbf_left}{kernel_rbf_right}
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{26em}{kernel_rbf_left}{kernel_rbf_right}
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