Article

1 - CONTEXTE

2 - NOYAUX ET RECONNAISSANCE DES FORMES

3 - OUTILS

4 - MÉTHODES À NOYAU NON PARCIMONIEUSES

  • 4.1 - Splines d’interpolation
  • 4.2 - Splines de lissage
  • 4.3 - Régression logistique à noyau
  • 4.4 - Considérations algorithmiques

5 - MÉTHODES À NOYAU PARCIMONIEUSES

6 - ASPECTS PRATIQUES LIÉS À LA MISE EN ŒUVRE DES MACHINES À NOYAUX

7 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : TE5255 v1

Machines à noyaux pour l’apprentissage statistique

Auteur(s) : Stéphane CANU

Date de publication : 10 févr. 2007

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RÉSUMÉ

Les machines à noyaux constituent une classe d’algorithmes permettant d’extraire de l’information à partir de données dans un cadre non paramétrique. L’intérêt suscité par ces méthodes tient d’abord aux excellentes performances qu’elles ont permis d’obtenir notamment sur les problèmes de grande taille. Cette bonne tenue à la charge est due à la parcimonie de la solution et à la faible complexité de son calcul. L’intérêt des machines à noyaux réside aussi dans leur caractère flexible et rigoureux, approche, qui recèle un grand potentiel. Cet article vise à introduire les machines à noyaux en se focalisant sur la plus populaire, le séparateur à vaste marge.

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Auteur(s)

  • Stéphane CANU : Professeur des Universités - Directeur du LITIS, INSA de Rouen

INTRODUCTION

Les machines à noyaux constituent une classe d’algorithmes permettant d’extraire de l’information à partir de données dans un cadre non paramétrique. L’intérêt suscité par ces méthodes tient d’abord aux excellentes performances qu’elles ont permis d’obtenir notamment sur les problèmes de grande taille. Cette bonne tenue à la charge est due à la parcimonie de la solution et à la faible complexité de son calcul. L’intérêt des machines à noyaux réside aussi dans leur caractère flexible et rigoureux, approche, qui recèle un grand potentiel. Ce dossier vise à introduire les machines à noyaux en se focalisant sur la plus populaire, le séparateur à vaste marge (SVM), en faisant le point sur les différentes facettes de son utilisation. L’accent est mis sur les considérations pratiques liées à la mise en œuvre de ce type de méthode.

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te5255


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - VAPNIK (V.) -   Statistical Learning Theory  -  . Wiley, 1998.

  • (2) - HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.), FRIEDMAN (J.) -   The elements of statistical learning  -  . Data Mining, inference and predictions, Springer, 2001.

  • (3) - HERBRICH (R.) -   Learning Kernel Classifiers  -  . The MIT Press, 2002.

  • (4) - SCHOELKOPF (B.), SMOLA (A.J.) -   Learning with Kernels  -  . The MIT Press, 2002.

  • (5) - SHAWE-TAYLOR (J.), CRISTIANIN (N.) -   Kernel Methods for Pattern Analysis  -  . Cambridge Univ. Press, 2004.

  • (6) -   *  -  Trois sites de référence : http://www.kernel-machines.org, http://jmlr.csail.mit.edu, http://www.nips.cc.

  • (7)...

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