Discussion:Machine à vecteurs de support

message: Il faudrait citer le vapnik de 1991 ainsi que les travaux de Stéphane Canu (INSA ROUEN -> référence en france) qui introduit des résolution à base de points intérieurs très à la mode en ce moment       lpikachu58 21 avril 2006 à 13:30 (CET)
thread_title: Références

message: J'envisage de mettre d'ici peu une version améliorée de cet article, disponible sur mon brouillon. C'est pas encore fini, mais si vous avez des remarques avant que je fasse le transfert, elles sont bienvenues. Sylenius (d) 13 janvier 2008 à 19:22 (CET)
replies: text: done Sylenius (d) 6 février 2008 à 20:47 (CET)
thread_title:  Refonte 

message: :Ces méthodes souffrent toutes de deux défauts. Dans la version one-versus-all, rien n'indique que les valeurs du résultat de classification des M classifieurs soient comparables (pas de normalisation, donc possibles problèmes d'échelle), p.338-339. De plus le problème n'est plus équilibré, par exemple avec M=10, on utilise seulement 10% d'exemples positifs pour 90% d'exemples négatifs.
Ce passage reproche au cas 'one-versus-all' des résultats possiblement non comparables cas "pas de normalisation, donc possibles problèmes d'échelle". Et bien... Rien n'interdit de normaliser les données! L'autre reproche ("on utilise seulement 10% d'exemples positifs pour 90% d'exemples négatifs") est tout aussi discutable puisque rien n'interdit non plus de ne pas utiliser tous les exemples négatifs! Le problème des classes non équilibrées est un problème à part entière en apprentissage (pour les SVM, il a été proposé entre autre les one class SVM pour y répondre)
Ce passage de l'article explique comment passer de la classification binaire au cas multiclasse de manière générale. Les deux reproches relèvent de la mise ne pratique et sont d'ailleurs plus liés à des problèmes d'apprentissage en général (normalisation des données, échantillonnage des données d'apprentissage...) que de la classification. Bref, je juge ce passage non pertinent dans ce contexte et compte l'ôter d'ici quelques temps. Xiawi (d) 23 août 2008 à 11:40 (CEST)
replies: text: effectivement les problèmes évoqués sont généraux et ne sont pas spécifiques aux svm,  on devrait plutôt renvoyer à un article classification multi-classe ou qqchose du style, et détailler ici les approches liées aux svm, genre single-class svm, que tu cites. Sylenius (d) 19 juin 2009 à 22:57 (CEST)
thread_title:  Cas multiclasse 

message: Je viens de retirer une contribution traitant d'une application des SVM. Outre le fait que celle-ci était très partiuclière, pas forcément notable (pas de ref à un article scientifique...) et à la limite du TI, il ne s'agit que d'une appli parmi les quelques milliers existantes...
On peut commencer une section (ou un nouvel article...) sur les « applications des SVM » mais on n'a pas fini si l'on souhaite être exhaustifs! De plus, les SVM ne sont qu'un type de classifieur bien particulier et il s'agirait souvent d'applications d'apprentissage supervisé où d'autres classifieurs pourraient être utilisés. Bref, une telle section ne me semble pas très pertinente dans cet article (ou alors surtout pas d'inventaire à la Prévert!) Xiawi (d) 23 janvier 2011 à 16:18 (CET)
thread_title:  Applications ? 

message: Si quelqu'un suit ou reprend l'article un jour, peut-être que le lien suivant peut être utile : Formulating the Support Vector Machine Optimization Problem. --Roll-Morton (discuter) 6 juin 2017 à 10:20 (CEST)
thread_title:  Un lien peut-être utile 

message: Bonjour, dans les sections "Principe général" / "Exemple", "Principe général" / "Marge Maximale" et "Cas non séparable : Astuce du noyau (kernel trick)" / "Principe", il me semble que le choix de nommage des dimensions du plan, soit x et y, n'est pas judicieux et prête à confusion. 
En effet, dans l'introduction de la section "Principe général", y est défini comme étant la sortie, i.e la classe prédite : y \in \{-1,1\}. Or, sur les graphiques des sections citées précédemment, on retrouve y cette fois utilisée comme dimension/feature/variable d'entrée (potentiellement à valeurs dans \mathbb{R}), les classes étant représentées graphiquement par des symboles (+ et -). De même, x a été introduit comme le vecteur d'entrée contenant les observations (x_{1}, ..., x_{N}). Sur les graphiques, il correspondrait donc plutôt à l'ensemble des points.
Étant donnée que la notation x_{k} est déjà utilisée dans le reste de l'article pour désigner les observations, je propose de remplacer x et y par d_{1}  et d_{2} pour "dimension 1" et "dimension 2". Ou éventuellement par x^{(1)} et x^{(2)} (dans le même esprit que la notation usuelle x_{i}^{j})  mais cette notation pourrait là encore créer de la confusion. Lenasrvk (discuter) 4 août 2023 à 17:16 (CEST)
replies: text: Merci pour votre message. Je pense qu'il faut s'appuyer sur une ou plusieurs sources très fiables. Puis utiliser les notations de celles-ci. L'article wikipedia peut aussi discuter des diverses notations utilisées par plusieurs sources, si elles différent. Bonne journée ! Fschwarzentruber (discuter) 4 août 2023 à 18:19 (CEST)
thread_title:  Problème légende graphique - section "Principe général" / "Exemple" & "Marge maximale", section "Cas non séparable" / "Principe"