Séance de cours
SVM non linéaire : Noyaux et double optimisation
Description
Cette séance de cours couvre le concept de transformation des données en un espace de caractéristiques de dimension supérieure en utilisant des cartes non linéaires pour rendre le problème linéaire, en introduisant l'idée de noyaux pour calculer les distances dans l'espace de caractéristiques, et en expliquant la double optimisation de SVM avec les noyaux. Il explique également comment interpréter la fonction de décision et visualiser les résultats de la MVS.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.