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@ -1,7 +1,7 @@
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\section{Conclusion}
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\section{Conclusion}
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Nombreux outils logiciels implémentant les \gls{svm},
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Nombreux outils logiciels implémentant les \gls{svm},
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disponibles pour différents langages.
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(libSVM, SVM-Light, SVMTorch) disponibles pour différents langages.
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Nativement bons linéairement, noyau permet apprentissage non-linéaire.
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Nativement bons linéairement, noyau permet apprentissage non-linéaire.
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@ -6,23 +6,24 @@ L’exemple suivant, en 2 parties, illustre bien le propos.
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\fig{}{???}
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\fig{}{Bon ou mauvais en \gls{ml},\\
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{14em}{ex-linear-plot}
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d’après les notes de Mathématiquess et Statistiques}
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{24em}{ex-linear-plot}
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\fig{}{???}
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\fig{}{Séparation à Vaste Marge très nette}
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{14em}{ex-linear-svm}
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{24em}{ex-linear-svm}
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\fig{}{???}
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\fig{}{Anomalies dans le \gls{ds}, violations de marge}
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{14em}{ex-linear-out}
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{24em}{ex-linear-out}
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\fig{}{???}
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\fig{}{Différentes séparations à marge souple, variation de C}
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{24em}{ex-linear-soft}
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{28em}{ex-linear-soft}
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@ -32,19 +33,34 @@ L’exemple suivant, en 2 parties, illustre bien le propos.
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\fig{}{???}
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\fig{}{\Gls{ds} inséparable de façon linéaire}
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{24em}{ex-nonlinear-plot}
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{24em}{ex-nonlinear-plot}
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\fig{}{???}
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{\LARGE
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$X_{1}=x_{1}^{2}$
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$X_{2}=x_{2}^{2}$
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$X_{3}=\sqrt{2} × x_{1} × x_{2}$
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}
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\fig{}{\Gls{hpp} séparateur linéaire dans le nouvel espace dimensionnel}
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{24em}{ex-nonlinear-linear}
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{24em}{ex-nonlinear-linear}
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\fig{}{???}
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\fig{}{Fonction de décision non linéaire dans l’espace d’origine}
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{24em}{ex-nonlinear-svm}
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{24em}{ex-nonlinear-svm}
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\fig{}{Projection de la marge de séparation dans l’espace d’origine}
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{24em}{ex-nonlinear-sv}
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\pagebreak
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\pagebreak
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BIN
cnam/travaux/probatoire/images/ex-nonlinear-sv.png
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BIN
cnam/travaux/probatoire/images/ex-nonlinear-sv.png
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