Les SVM sont une algorithmique assez recente mise au point pour attaquer les problemes classiques du machine learning, modelisation empirique fonctionnelle, classification,...
Ses deux originalités, ou particularites, sont de construire un espace de representation qui est beaucoup plus grand que l'espace de depart de facon automatique, et aussi de savoir "redescendre" (supprimer les dimensions peu utiles) de facon robuste.
Ca n'est pas la panacee (mais c'est sympa) ca n'est pas en concurrence avec les algo genetiques.
Son nom vient du fait qu'il considere (ce qui est malin) que seul certains points sont interessant (support vector) ceux qui sont au "bords" des varietes qui nous interessent (dans l'espace de representation). Ce qui est assez bien vu faut le dire.
V.Vapnik en est le concepteur. Il a aussi fait beacoup pour la théorie de l'apprentissage en general.
[^] # Re: Algorithme génétique ?
Posté par Besnard Jerome . En réponse à la dépêche Améliorer les performances du noyau avec un algorithme génétique. Évalué à 7.
Ses deux originalités, ou particularites, sont de construire un espace de representation qui est beaucoup plus grand que l'espace de depart de facon automatique, et aussi de savoir "redescendre" (supprimer les dimensions peu utiles) de facon robuste.
Ca n'est pas la panacee (mais c'est sympa) ca n'est pas en concurrence avec les algo genetiques.
Son nom vient du fait qu'il considere (ce qui est malin) que seul certains points sont interessant (support vector) ceux qui sont au "bords" des varietes qui nous interessent (dans l'espace de representation). Ce qui est assez bien vu faut le dire.
V.Vapnik en est le concepteur. Il a aussi fait beacoup pour la théorie de l'apprentissage en general.