Séparateur à Vaste Marge
Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais Support Vector Machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires.
Les SVM ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la Théorie de Vapnik-Chervonenkis. Les SVM ont rapidement été adoptés pour leur capacité à travailler avec des données de grandes dimensions, le faible nombre d'hyper paramètres, leurs garanties théoriques, et leurs bons résultats en pratique.
Les SVM ont été appliqués à de très nombreux domaines (bio-informatique, recherche d'information, vision par ordinateur, finance...). Selon les données, la performance des machines à vecteurs de support est de même ordre, ou même supérieure, à celle d'un réseau de neurones ou d'un modèle de mixture gaussienne.

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Séparateurs à Vaste Marge linéaires - ASI
Séparateurs à Vaste Marge linéaires. Alain Rakotomamonjy . INSA Rouen - Département ASI. Laboratoire LITIS. Séparateurs à Vaste Marge linéaires – p. 1/ 22 ...
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Machine à vecteurs de support - Wikipédia
Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais Support Vector Machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage ...
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Une nouvelle méthode d'apprentissage : Les SVM. Séparateurs à ...
numéro 51 - juin 2002. Une nouvelle méthode d'apprentissage : Les SVM. Séparateurs à vaste marge. Antoine Cornuéjols. Maître de Conférence à L'I.I.E. ...
www.lgi2p.ema.fr/~dray/EMN05/docs/publi4.pdf
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Data Mining: Séparateurs à Vaste Marge SVM
Section 7. Fichier Séparateurs à Vaste Marge SVM. Section 8. Section 9. Section 10. Cours · Moodle logo. Vous êtes connecté anonymement (Connexion)
moodle.insa-toulouse.fr/mod/resource/view.php?id=9076
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SVM
Support Vector Machines. Support Vector Machines. Séparateurs `a vaste marge. Arnaud Revel revel.arnaud@gmail.com ...
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SVM : Support Vector Machines Séparateurs `a vaste marge - Irisa
Séparateurs `a vaste marge. Chapitre 9. Apprentissage Artificiel: Méthodes et Algorithmes. A. Cornuéjols et L. Miclet. Eyrolles 2002. Laurent Miclet. 1 ...
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Séparateurs `a Vaste Marge Optimisant la Fonction Fβ - UCL
Séparateurs `a Vaste Marge (SVM) appelée Fβ SVM. Cette derni`ere permet d'ef- fectuer un apprentissage basé sur l'optimisation de la fonction Fβ au lieu de ...
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Séparateur à vastes marges ou support vecteur machine (SVM ...
26 oct. 2009 ... Séparateur à vastes marges ou support vecteur machine (SVM) MATLAB.
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SVM - WikiStat
teur à Vaste Marge (SVM) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage ini- ... fondateur des SVM est justement d'intégrer à l'estimation le contrôle de la ...
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Séparateur à Vaste Marge en science
[PDF]Une nouvelle méthode d'apprentissage : Les SVM. Séparateurs à ...
Les SVM. Séparateurs à vaste marge. Antoine Cornuéjols. Maître de Conférence à L'I.I.E.. Et chercheur au LRI, Université de Paris-Sud, Orsay x1 x2 xd x0=1 w0 ...
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Livres sur le terme Séparateur à Vaste Marge
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Groupe de recherche et d'étude de traitement du signal et des images (France)., 2005
Une méthode basée sur les séparateurs à vaste marge est utilisée pour l'étape d' apprentissage et de reconnaissance. Nous illustrons la méthode proposée sur des images couleur incluant quelques objets de la base de données COIL-100.
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Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche ! Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues...
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Entrées blog pour le terme
Séparateur à Vaste Marge
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LIP6: UMR7606 - Laboratoire d'informatique de Paris 6
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ThèseJenny SantiagoDirectrice de thèse:M.SergentCette thèse propose une méthodologie pourdes études dans le domaine de la simulation numérique en grande dimension. Cette méthodologie se déclin… Hébergé par OverBlog
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Tutoriels Tanagra pour le Data Mining: SVM - Comparaison de logiciels
Les machines à vecteurs de support (ou Séparateur à Vaste Marge) sont des techniques d’apprentissage supervisé qui s’appuient sur deux idées fortes : (1) le principe de la maximisation de la marge ; (2) lorsque les données ne sont pas linéairement séparables, il est possible, par le principe des noyaux, de se projeter dans un espace de plus grande dimension pour trouver la solution adéquate, sans avoir à former explicitement ce nouvel espace de représentation. Nous nous plaçons dans un cadre particulièrement favorable aux SVM dans ce didacticiel.
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AgroTIC » Offre de stage (6 mois) – Cirad – La Réunion
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Le Data mining et la statistique décisionnelle. Cette discipline est en plein essor dans le monde de la recherche et de l'entreprise. A son insu le plus souvent , l'homme du début du XXI siècle baigne et produit un flot d'informations...
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L’érosion des sols sableux dans les campos du sud du Brésil (bassin de l’Ibicui, Rio Grande do Sul)
De grands espaces dans le sud du Brésil sont affectés actuellement par une érosion qui se développe sur les sols sableux. Dans le bassin-versant de l’Ibicui, elle concerne les versants et les vallons dégagés dans des grès, nappés de sables mal fixés en surface par la végétation herbacée des campos. Cette région est largement exploitée par l’agriculture dont les pratiques contribuent à exacerber l’érosion. Il se forme des taches de sable pouvant atteindre plusieurs hectares de superficie et des ravines et ravins plus ou moins profonds. Ces marques sont étudiées en un secteur test situé au centre du bassin ; l’analyse de leur répartition et de leur dynamique s’est faite à partir du terrain et des images satellites de 1986, 1999 et 2009. Les résultats obtenus sont discutés afin d’évaluer la part des conditions naturelles et celle des influences de l’exploitation du milieu par l’agriculture. Finalement, on montre que cette érosion, qui est assez spectaculaire, n’engendre que des retouches du paysage qui interviennent à l’occasion de crises liées à des apports pluviométriques exceptionnels ou bien à des modes d’exploitation du milieu peu adaptés.
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OCTO talks ! » Classer ses dépenses à l’aide de la classification bayésienne naïve
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