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classifieurs linéaires
classificateurs linéaires
We propose a scalable image classification framework that exploits binary linear classifiers.
Nous proposons un cadre de classification d'images évolutif, qui exploite des classifieurs linéaires binaires.
Moreover, we propose a first algorithm specialized to linear classifiers and able to directly minimize our bound.
Elle nous permet également de proposer un algorithme adapté aux classifieurs linéaires capable de minimiser cette borne de manière directe.
system and method for computer aided detection via asymmetric cascade of sparse linear classifiers
système et procédé de détection assistée par ordinateur dans lesquels on utilise une cascade asymétrique de classifieurs linéaires creux
and features of said abnormality candidates, and classifying said abnormality candidates as true positives or false positives using a hierarchical cascade of linear classifiers
et de caractéristiques des anomalies potentielles puis à classifier lesdites anomalies potentielles en tant que vrais positifs ou faux positifs au moyen d'une cascade hiérarchique de classifieurs linéaires
First, they allow to improve the performance of local algorithms such as k-nearest neighbors, but metric learning for global algorithms (such as linear classifiers) has not really been studied so far.
Premièrement, elles permettent d'améliorer la performance d'algorithmes locaux comme les k plus proches voisins, mais l'apprentissage de métriques pour des algorithmes globaux (comme les classifieurs linéaires) n'a pour l'instant pas été beaucoup étudié.
We are mainly interested in 3 standard linear classifiers, namely the support vectors machine algorithm (linear), the logistic regression algorithm (regularized) and the naïve bayesian gaussian model (shared variances).
Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards, soient l'algorithme machine à vecteurs de support (linéaire), l'algorithme régression logistique (régularisée) et le modèle bayésien gaussien naïf (variances partagées).
It compares several objective functions for learning linear classifiers such as one-vs-rest, multiclass, ranking and weighted average ranking using the stochastic gradient descent optimization.
Il compare plusieurs fonctions objectifs pour apprendre des classifieurs linéaires, tels que "un contre tous", "multiclasse", "ranking", "ranking pondéré moyen" par descente de gradient stochastique.
In a second part, this thesis introduces a new learning algorithm based on stochastic Newton descent for linear classifiers known for their simplicity and their speed of convergence.
Dans une seconde partie, cette thèse introduit un nouvel algorithme d'apprentissage par descente stochastique de Newton pour les classifieurs linéaires connus pour leur simplicité et leur rapidité de calcul.
The analysis of fMRI data through linear classifiers is not yet a standard procedure in this field.
L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine.
This thesis concerns the last category of applications and is about supervised learning algorithms based on the minimization of loss functions (error) called "calibrated" for two kinds of classifiers: k-Nearest Neighbours (kNN) and linear classifiers.
La présente thèse se situe dans cette dernière catégorie et présente des algorithmes d'apprentissage supervisé basés sur la minimisation de fonctions de perte (erreur) dites "calibrées" pour deux types de classifieurs: k-Plus Proches voisins (kNN) et classifieurs linéaires.
A multiset of linear classifiers and binary decision diagrams indexed with respect to the time are used for that purpose.
Un ensemble de classificateurs linéaires et de diagrammes de décision binaires indexés par rapport au temps sont utilisés.
We consider multi-class linear classifiers with the losses of a certain type, such that their dual conjugate has a direct product of simplices as a support.
Nous considérons des classificateurs linéaires multi-classes avec les pertes d'un certain type, de sorte que leur double conjugué a un produit direct de simplices comme support.
Classification tools - linear classifiers, neural classifiers, support vector machines - are detailed.
Les outils pour la classification - les différents classifieurs linéaires, les classifieurs neuronaux et les machines à vecteurs de support - sont détaillés.
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