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Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet.
 
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* Classifieur SVM
 
* Classifieur SVM
 
* Kernel Tricks
 
* Kernel Tricks

Revision as of 10:34, 9 July 2014

Titre

Classifieurs "Machine Learning" niveau-2

Sigle

MLEA2

Enseignant

Reda Dehak

Période

S5, Ing2

Public

Majeure, SCIA, CSI"CSI" is not in the list (InfoSup, InfoSpé, Tronc-commun, Majeure, Apprentis, Cycle Ing, SCIA, AppIng, RDI, IMAGE, ...) of allowed values for the "Course audience" property.

Contrôle
Durée
Optionnel

non

Module
Prérequis

MLEA1

Objectifs

, Résumé du cours ou de l'activité pédagogique Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet.

Plan
  • Introduction
  • Classifieur SVM
  • Kernel Tricks
  • KSVM
  • KPCA, KLDA
  • Extension Multiclasse de classifieurs binaires
  • Méthodes d'évaluation des classifieurs
  • TP de mise en pratique
Documentation
  • Simon Haykin, "Neural Networks : A Comprehensive Foundation", 3rd Edition, Prentice Hall
  • Duda, Hart, Stock, "Pattern Classification", 2nd Edition, Wiley-Interscience
  • John Shawe-Taylor et Nello Cristianini, "Support Vector Machines", Cambridge University Press, 2000
  • John Shawe-Taylor et Nello Cristianini, "Kernel Methods for Pattern Analysis", Cambridge University Press, 2004
Support
Journaux