Méthodes à noyau non parcimonieuses
Machines à noyaux pour l'apprentissage statistique

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Méthodes à noyau non parcimonieuses
Machines à noyaux pour l'apprentissage statistique

Auteur(s) : Stéphane CANU

Date de publication : 10 février 2007 | Read in english

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4. Méthodes à noyau non parcimonieuses

Le bon usage des noyaux est lié à une technique de représentation qui permet de passer d’une formulation initiale « fonctionnelle » (où l’espace des hypothèses est un ensemble de fonctions de type H ) à une seconde formulation, vectorielle cette fois, faisant apparaître, pour chaque exemple, un coefficient représentant l’influence de ce point dans la solution. Pour illustrer ce principe, nous allons traiter l’exemple des splines d’interpolation.

4.1 Splines d’interpolation

Dans le cadre des splines d’interpolation, on cherche dans un EHNR

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