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Marc Beninca 2020-08-14 23:26:09 +02:00
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@ -1,7 +1,7 @@
\section{Conclusion} \section{Conclusion}
Nombreux outils logiciels implémentant les \gls{svm}, Nombreux outils logiciels implémentant les \gls{svm},
disponibles pour différents langages. (libSVM, SVM-Light, SVMTorch) disponibles pour différents langages.
Nativement bons linéairement, noyau permet apprentissage non-linéaire. 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.
\fig{}{???} \fig{}{Bon ou mauvais en \gls{ml},\\
{14em}{ex-linear-plot} d’après les notes de Mathématiquess et Statistiques}
{24em}{ex-linear-plot}
\fig{}{???} \fig{}{Séparation à Vaste Marge très nette}
{14em}{ex-linear-svm} {24em}{ex-linear-svm}
\fig{}{???} \fig{}{Anomalies dans le \gls{ds}, violations de marge}
{14em}{ex-linear-out} {24em}{ex-linear-out}
\fig{}{???} \fig{}{Différentes séparations à marge souple, variation de C}
{24em}{ex-linear-soft} {28em}{ex-linear-soft}
@ -32,19 +33,34 @@ L’exemple suivant, en 2 parties, illustre bien le propos.
\fig{}{???} \fig{}{\Gls{ds} inséparable de façon linéaire}
{24em}{ex-nonlinear-plot} {24em}{ex-nonlinear-plot}
\fig{}{???} {\LARGE
$X_{1}=x_{1}^{2}$
$X_{2}=x_{2}^{2}$
$X_{3}=\sqrt{2} × x_{1} × x_{2}$
}
\fig{}{\Gls{hpp} séparateur linéaire dans le nouvel espace dimensionnel}
{24em}{ex-nonlinear-linear} {24em}{ex-nonlinear-linear}
\fig{}{???} \fig{}{Fonction de décision non linéaire dans l’espace d’origine}
{24em}{ex-nonlinear-svm} {24em}{ex-nonlinear-svm}
\fig{}{Projection de la marge de séparation dans l’espace d’origine}
{24em}{ex-nonlinear-sv}
\pagebreak \pagebreak

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