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Séance de cours

Soutenez des machines de vecteur : SVMs

Dans cours

MATH-412: Statistical machine learning

A course on statistical machine learning for supervised and unsupervised learning ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de machines vectorielles à marge ferme et à marge souple (SVM), y compris la construction géométrique, le calcul de la marge, les problèmes d'optimisation, les vecteurs de support, les variables de jeu et la classification déséquilibrée. Il traite également de l'interprétation de la perte de charnière, de la comparaison des risques et de la perte de charnière quadratique dans les SVM.

Enseignant·e

Yoav Zemel

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Apprentissage automatique

Concepts associés (26)

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.

LIBSVM

LIBSVM and LIBLINEAR are two popular open source machine learning libraries, both developed at the National Taiwan University and both written in C++ though with a C API. LIBSVM implements the sequential minimal optimization (SMO) algorithm for kernelized support vector machines (SVMs), supporting classification and regression. LIBLINEAR implements linear SVMs and logistic regression models trained using a coordinate descent algorithm.

Classifieur linéaire

En apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.

Algorithme d'apprentissage incrémental

En informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.

Hinge loss

In machine learning, the hinge loss is a loss function used for training classifiers. The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines (SVMs). For an intended output t = ±1 and a classifier score y, the hinge loss of the prediction y is defined as Note that should be the "raw" output of the classifier's decision function, not the predicted class label. For instance, in linear SVMs, , where are the parameters of the hyperplane and is the input variable(s).

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Séances de cours associées (36)

Soutenez des machines de vecteur

Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.

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.

Classeurs Max-Margin

Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.

Machines vectorielles de soutien: SVM Basics

Couvre les bases de Support Vector Machines, en se concentrant sur les formulations de marge dure et de marge molle.

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.

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