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@ -77,6 +77,8 @@ Il s’agit du type de résolution le plus fréquemment utilisé.
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Cette section se penche sur la classification de 2 espèces d’iris,
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en fonction des longueurs et largeurs de leurs pétales.
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\textbf{Séparation à Vaste Marge}
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La figure de gauche montre que dans l’absolu, un grand nombre de droites
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peut séparer correctement les 2 ensembles à classifier.
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La figure de droite montre cependant qu’en utilisant les éléments
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@ -84,8 +86,6 @@ les plus proches, appelés dans ce cas \glspl{sv}, il est alors possible
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de définir une marge de séparation la plus large qui soit, afin de
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déterminer la droite médiane de séparation la plus efficace.
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Ce processus est couramment appelé Séparation à Vaste Marge.
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\bifig{}{Séparation à Vaste Marge \cite{homl-large-scale}}
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{9em}{margin_large_left}{margin_large_right}
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@ -100,7 +100,9 @@ La figure de droite montre l’inclusion d’un \gls{sv} supplémentaire.
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\pagebreak
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Cette approche peut être perturbée par 2 problématiques distinctes.
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\textbf{Séparation à marge souple}
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L’approche de vaste marge peut être perturbée par 2 problématiques distinctes.
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La figure de droite montre par exemple des \glspl{sv} tellement proches,
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que la pertinence du modèle s’en trouve forcément impactée, réduisant
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