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@ -25,6 +25,10 @@ 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{gs}{
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name={grid search},
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description={algorithme d’affinage d’hyperparamètres par grille de valeurs}
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}
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\newglossaryentry{kf}{
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\newglossaryentry{kf}{
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name={fonction noyau},
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name={fonction noyau},
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plural={fonctions noyau},
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plural={fonctions noyau},
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@ -174,8 +174,11 @@ Un outil mathématique appelé \gls{kt} permet de contourner ce problème.
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Se basant sur le théorème de Mercer, il permet de remplacer dans un espace
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Se basant sur le théorème de Mercer, il permet de remplacer dans un espace
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de grande dimension, un produit scalaire par une \gls{kf} facile à calculer.
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de grande dimension, un produit scalaire par une \gls{kf} facile à calculer.
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Ce \gls{kt} simplifie donc les calculs, et permet d’affiner le modèle
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Ce \gls{kt} simplifie donc les calculs ultérieurs d’affinage.
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en jouant plus efficacement sur les hyperparamètres de ce dernier.
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La technique \gls{gs}, limitant les hyperparamètres à des sous-ensembles
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de valeurs prédéfinies respectant un certain pas, permet ensuite un bon
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compromis de temps de calcul pour trouver les valeurs de réglages
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les plus appropriées.
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\bifig{}{\Gls{kf} polynomiale \cite{homl-poly}}
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\bifig{}{\Gls{kf} polynomiale \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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@ -210,7 +213,6 @@ La figure suivante \textbf{γ} \textbf{C}.
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…
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…
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Grid search ?
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Autres noyaux
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Autres noyaux
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String kernels documents texte, séquences d’ADN
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String kernels documents texte, séquences d’ADN
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