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TeX
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\section{Principes}
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L’approche \gls{svm} est une méthode supervisée de classification d’éléments
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utilisant :
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\begin{enum}
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\item{un \gls{dataset} d’apprentissage pour entraîner l’algorithme,\\
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et qui fait donc office de superviseur}
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\item{un \gls{dataset} de test pour vérifier sa pertinence}
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\end{enum}
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Cette approche se révèle appropriée dans de nombreux cas d’utilisation :
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\begin{itmz}
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\item{filtrage d’email, courriel légitime ou pourriel (phishing, spam)}
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\item{classification d’images, quel que soit le \gls{si}}
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\item{détection de \gls{sgn} dans des fichiers multimédias}
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\item{quantification de granularité dans des textures}
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\item{reconnaissance de caractères dans des images}
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\item{classification d’expressions faciales dans des images}
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\item{reconnaissance vocale dans des échantillons sonores}
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\item{classification de protéines}
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\item{établissement de diagnostics médicaux}
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\item{classification de documents en différentes catégories}
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\end{itmz}
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En fonction du type de problèmes à résoudre,
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deux types de résolution sont disponibles :
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\begin{itmz}
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\item{régression linéaire}
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\item{régression non linéaire}
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\item{classification linéaire}
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\item{classification non linéaire}
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\end{itmz}
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\subsection{Régression}
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…
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\subsubsection{Régression linéaire}
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\bifig{}{Régression linéaire \cite{homl-linear}}
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{16em}{regression_linear_left}{regression_linear_right}
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…
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\subsubsection{Régression non linéaire}
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\bifig{}{Régression non linéaire \cite{homl-nonlinear}}
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{16em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
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…
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\subsection{Classification}
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…
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\subsubsection{Classification linéaire}
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…
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\bifig{}{Vaste marge \cite{homl-large-scale}}
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{9em}{margin_large_left}{margin_large_right}
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…
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\bifig{}{ \cite{homl-large-scale}}
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{10em}{margin_scale_left}{margin_scale_right}
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…
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\bifig{}{ \cite{homl-hard-few}}
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{9em}{margin_hard_left}{margin_hard_right}
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…
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\bifig{}{ \cite{homl-hard-few}}
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{9em}{margin_few_left}{margin_few_right}
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…
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\subsubsection{Classification non linéaire}
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…
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\bifig{}{Séparabilité linéaire \cite{homl-nonlinear-linear}}
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{14em}{nonlinear_linear_left}{nonlinear_linear_right}
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…
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\fig{}{ \cite{homl-feat-poly}}
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{9em}{features_polynomial}
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…
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\bifig{}{Fonction noyau polynominale \cite{homl-poly}}
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{14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right}
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…
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\bifig{}{ \cite{homl-feat-simi}}
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{14em}{features_similar_left}{features_similar_right}
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…
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\bifig{}{Fonction noyau gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}}
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{26em}{kernel_rbf_left}{kernel_rbf_right}
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…
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\cite{svm}
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\pagebreak
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