« Marge maximale » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Famille de fonctions de perte pour la classification, conçue pour déterminer la frontière de décision la plus éloignée possible de chaque exemple d'apprentissage, afin de maximiser la marge entre les exemples et la frontière. Les machines à vecteurs de support à noyau (''KSVM'') utilisent la marge maximale ou une fonction associée, par exemple le carré de la marge maximale. Dans le cas de la classification binaire, la fonction de marge maximale est définie ainsi :
Famille de fonctions de perte pour la classification, conçue pour déterminer la frontière de décision la plus éloignée possible de chaque exemple d'apprentissage, afin de maximiser la marge entre les exemples et la frontière. Les machines à vecteurs de support à noyau (''KSVM'') utilisent la marge maximale ou une fonction associée, par exemple le carré de la marge maximale.  
 
[[ Fichier:Marge maximale1.jpg ]]
 
Où y' est la sortie brute du modèle du classificateur :
 
[[ Fichier:Marge maximale2.jpg ]]
 
et y est l'étiquette réelle, soit -1, soit +1.


== Français ==
== Français ==
''' marge maximale  <small>n.f.</small> '''
''' marge maximale  <small>n.f.</small> '''
== Anglais ==
'''  hinge loss'''




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== Anglais ==


'''  hinge loss'''


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 15 juin 2019 à 21:17

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Famille de fonctions de perte pour la classification, conçue pour déterminer la frontière de décision la plus éloignée possible de chaque exemple d'apprentissage, afin de maximiser la marge entre les exemples et la frontière. Les machines à vecteurs de support à noyau (KSVM) utilisent la marge maximale ou une fonction associée, par exemple le carré de la marge maximale.

Français

marge maximale n.f.

Anglais

hinge loss



Source: Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki