Machines vectorielles de soutien: SVM noyau

Cette séance de cours couvre le concept de SVM non linéaire à l'aide de noyaux, où les fonctions linéaires peuvent ne pas convenir pour la séparation des données. Il introduit l'idée de transformer les données en un espace à dimension supérieure pour la séparabilité linéaire, définissant un espace de redesscription pour la séparation linéaire. La séance de cours explique le cas général des espaces de redesscription dans les espaces Hilbert et l'importance de l'exhaustivité et de la séparabilité. Il se penche sur le problème d'optimisation de l'entraînement SVM dans l'espace de redescription et l'utilisation des noyaux pour éviter une connaissance explicite de la transformation. La séance de cours traite également de la définition et des propriétés des noyaux, y compris les noyaux de base quadratiques, polynômes et radiaux.