La technique des machines à vecteurs supports (SVM) est une méthode d'apprentissage statistique qui a connu, cette dernière décennie, un grand développement en théorie et en application. Elle repose sur un fondement théorique solide basé sur le principe de maximisation de la marge, ce qui lui confie une grande capacité de généralisation. Les SVMs ont été utilisées avec succès dans plusieurs domaines tels que la reconnaissance des visages, des textes manuscrits, de la parole, ...etc. Dans ce travail, nous avons traité la question de l'utilisation de la méthode SVM pour l'analyse des bases de données. En effet, Le processus d'analyse passe par plusieurs étapes, dans chacune, les données subissent des traitements qui peuvent être optimisés par l'utilisation de la méthode SVM. Le travail présenté ici propose deux techniques d'accélération des SVMs, la première pour les SVMs binaires tandis que la deuxième pour les SVMs multiclasses. Les contributions proposées ont été validées sur des données artificielles et réelles largement utilisées par la communauté, et appuyées par des analyses montrant leurs avantages et leurs limites.
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
Dernière réaction par Jean-Thomas ARA il y a 23 heures
Dernière réaction par Yannis Fardeau il y a 3 jours
Des romans, livres de recettes et BD pour se régaler en famille !
Découvrez 6 romans délicieusement horrifiques et tentez de les gagner...
Alice a quatorze ans quand elle est hospitalisée : un premier roman foudroyant
Yeong-ju est l’heureuse propriétaire d’une nouvelle librairie, située dans un quartier résidentiel de Séoul...
