oukhouya62/Pr-sentation_Support_Vector_Machines-

| [Mathématiques Appliquées]

Prévision des Séries Chronologiques à l'aide de Support Vector Machines.

Cette présentation contient:

1) Introduction.

2) SVM pour la classification binaire.

a) Éléments de théorie pour les SVMs.

b) Minimisation du Risque Empirique (ERM).

c) Théorie de l'Apprentissage de Vapnik.

3) Formalisation de Support Vector Machines (SVMs).

a) SVM linéaire pour des données séparables.

b) SVM linéaire pour des données non séparables.

c) SVM non linéaire : astuce du noyau.

4) SVM pour la régression (SVR).

SVR linéaire.

SVR non linéaire.

5) La méthode LS-SVM.

6) La méthode DLS-SVM.

7) Sources.