The phase of classification represents in our work the combination of the several SVMs (Support Vector Machine),to solve the multi class problem.
La phase de classification représente dans notre travail la combinaison des plusieurs classifieurs SVMs (Machine à Vecteur de Support) pour résoudre le problème multi classes.
A method is provided of operating a computer to enhance extraction of information associated with a first training set of vectors for a decision machine, such as a classification Support Vector Machine (SVM).
Cette invention concerne un procédé d'utilisation d'un ordinateur pour améliorer l'extraction d'informations associées à un premier ensemble d'apprentissage de vecteurs pour une machine de décision, telle qu'une machine à vecteurs de support (SVM).
The use of Support Vector Machines (SVMs) has shown several advantages in re-gression, prediction and estimation over some of the classical approaches due to its improved generalization capabilities.
L'utilisation des machines à vecteur support (SVM) a montré plusieurs avantages dans les domaines de régression, estimation et prédiction par rapport à certaines approches classiques grâce à ses capacités de généralisation.
Our findings show that, despite their theoretical soundness, Support Vector Machines are outperformed by Random Forests both in terms of computational cost and predictive power.
Nos résultats montrent que, malgré leurs bonnes propriétés théoriques, les Machines à Vecteur Support sont dépassées par les Forêts Aléatoires en termes de coût computationnel et de capacité prévisionnelle.
First, SVM (Support Vector Machines, a promising machine learning algorithm) classification accuracy is compared to classification accuracy of a range of other algorithms to complement the literature.
D'abord, la précision des classifications par SVM (machines à vecteurs de support, un algorithme d'apprentissage automatique prometteur) est comparée à celle de toute une gamme d'autres algorithmes afin de compléter la littérature.
Secondly, for semi-supervised learning, we investigated the effective algorithms to solve the feature selection problem in semi-supervised Support Vector Machine.
Deuxièmement, pour l'apprentissage semi-supervisée, nous proposons des algorithmes efficaces pour le problème de sélection de variables en semi-supervisée Machines à vecteurs de support.
This allows us to employ the latent Support Vector Machine (latent SVM) formulation for parameter estimation.
Cela nous amène à faire de la segmentation probabiliste optimale une variable latente, et ainsi à formuler le problème d'estimation sous forme d'une machine à vecteurs de support latents (latent SVM).
In particular, among all the machine learning models, we focus on Support Vector Machines (SVMs) that are standard methods mostly used for automatic classification.
Nous nous intéressons en particulier aux Machines à Vecteurs Supports (SVMs), des méthodes populaires utilisées en général pour des tâches de classification automatique mais qui peuvent être adaptées à d'autres applications.
The detection scheme is based on one class Support Vector Machines (1-SVM), a variant of the statistical learning algorithm SVM widely used for binary classification.
Le modèle de détection est basé sur les machines à vecteurs supports à une classe (1-SVM), une variante de l'algorithme d'apprentissage statistique SVM largement utilisé pour la classification binaire.
A Support Vector Machine (SVM) is used to perform multi-class classification task.
Le modèle de machine à vecteurs de support (SVM) est utilisé pour effectuer la classification.
The contribution of multiple polarimetric indices was evaluated with the SVM classification algorithm (Support Vector Machine).
L'apport des multiples indices polarimétriques a été évalué à partir de l'algorithme de classification SVM (Machines à Vecteurs de Support).
The following chapter is dedicated to the theory of Support Vector Machines and the analysis of their strong theoretical foundations.