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Séance de cours

Machines vectorielles de soutien: bases et applications

Description

Cette séance de cours couvre les bases des machines vectorielles de support (SVM), y compris les hyperplans, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, l'interprétation probabiliste, la régression logistique, les limites de décision, le classificateur de marge maximale, les variables slack, la formulation SVM et des exemples pratiques. Il traite également de la malédiction de la dimensionnalité, de la méthode du plus proche voisin, des modèles linéaires, des histogrammes et de l'algorithme k-NN. La séance de cours se termine par des exercices sur la mise en œuvre de SVM et de k-NN.

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Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Apprentissage automatique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

Machine à vecteurs de support

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 séparateurs à vaste marge 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-Tchervonenkis.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Classification en classes multiples

In machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.

Méthode des k plus proches voisins

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé KPPV ou k-PPV en français, ou plus fréquemment k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors. Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.

Régression logistique

En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.

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Séances de cours associées (55)

Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.

Modèles linéaires pour la classification: Partie 3

Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.

Modèles linéaires: Classification

Explore les modèles linéaires de classification, y compris la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de soutien.

Modèles linéaires pour la classification

Couvre les modèles linéaires pour la classification, y compris la MVS, les limites de décision, les vecteurs de support et la dualité de Lagrange.

Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.

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Concepts associés (32)

Machine à vecteurs de support

Régression linéaire

Classification en classes multiples

Méthode des k plus proches voisins

Régression logistique

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