Download or read book tude de propri t s d apprentissage des machines exemples support SVM par des m thodes de physique statistique written by Sebastián Risau-Gusman and published by . This book was released on 2001 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book S lection de mod le par chemin de r gularisation pour les machines vecteurs support co t quadratique written by Rémi Bonidal and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La sélection de modèle est un thème majeur de l'apprentissage statistique. Dans ce manuscrit, nous introduisons des méthodes de sélection de modèle dédiées à des SVM bi-classes et multi-classes. Ces machines ont pour point commun d'être à coût quadratique, c'est-à-dire que le terme empirique de la fonction objectif de leur problème d'apprentissage est une forme quadratique. Pour les SVM, la sélection de modèle consiste à déterminer la valeur optimale du coefficient de régularisation et à choisir un noyau approprié (ou les valeurs de ses paramètres). Les méthodes que nous proposons combinent des techniques de parcours du chemin de régularisation avec de nouveaux critères de sélection. La thèse s'articule autour de trois contributions principales. La première est une méthode de sélection de modèle par parcours du chemin de régularisation dédiée à la l2-SVM. Nous introduisons à cette occasion de nouvelles approximations de l'erreur en généralisation. Notre deuxième contribution principale est une extension de la première au cas multi-classe, plus précisément à la M-SVM2. Cette étude nous a conduits à introduire une nouvelle M-SVM, la M-SVM des moindres carrés. Nous présentons également de nouveaux critères de sélection de modèle pour la M-SVM de Lee, Lin et Wahba à marge dure (et donc la M-SVM2) : un majorant de l'erreur de validation croisée leave-one-out et des approximations de cette erreur. La troisième contribution principale porte sur l'optimisation des valeurs des paramètres du noyau. Notre méthode se fonde sur le principe de maximisation de l'alignement noyau/cible, dans sa version centrée. Elle l'étend à travers l'introduction d'un terme de régularisation. Les évaluations expérimentales de l'ensemble des méthodes développées s'appuient sur des benchmarks fréquemment utilisés dans la littérature, des jeux de données jouet et des jeux de données associés à des problèmes du monde réel.