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of support vector
Cette thèse propose une mise en œuvre efficace parallèle de Support Vector Machines basée sur la méthode de décomposition pour résoudre de tels problèmes.
This thesis proposes an efficient parallel implementation of support vector machines based on decomposition method for solving such problems.
Dans les deux cas, nous employons la technique de Support Vector Machines (SVM).
For both cases, our framework makes use of Support Vector Machines (SVM).
STATISTICA SVM intègre quatre types de modèles de Support Vector avec différents noyaux pour l'expansion des fonctions de base, notamment linéaire, polynomial, RBF (fonction à base radiale) et sigmoïde.
There are several types of Support Vector models including linear, polynomial, RBF, and sigmoid. See the Support Vector Machines topic for more detailed information. Naive Bayes
Ces détecteurs sont obtenus par l'entrainement de Support Vector Machines avec les descripteurs numériques extraits dans les images d'exemples segmentées et labellisées par des concepts visuels.La phase de catégorisation utilise la connaissance acquise ainsi que les détecteurs de concepts visuels obtenus lors de la phase d'apprentissage.
A visual concept detector is obtained by training Support Vectors Machines with features extracted in segmented image samples labeled by visual concepts.The categorization phase uses both the acquired domain knowledge and the visual concept detectors obtained during the learning phase.
Pour cela, nous exploitons deux méthodes de classification supervisée : la méthode de Support Vector Machine) (SVM) et celle des k plus proches voisins (k-PPV).
Thus, we use two supervised classification methods: Support Vector Machines (SVM) and k-nearest neighbors (k-NN).
STATISTICA SVM vous permet d'utiliser un certain nombre de noyaux dans vos modèles de Support Vector Machines.
There are number of kernels that can be used in Support Vector Machines models.
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