GloBo : un algorithme stochastique pour l'apprentissage supervis
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چکیده
Il est maintenant acquis que de tr es fortes relations existent entre l'apprentissage supervis e et non-supervis e [4, 14]. L'approche d ecrite dans ce papier est bas ee sur l'id ee que le supervis e et le non-supervis e peuvent être vus comme les instances particuli eres d'un probl eme plus g en eral de couverture minimale. Le syst eme GloBo a pour objectif de caract eriser les sous-concepts v eri ant une propri et e particuli ere : la correction par rapport aux exemples n egatifs dans le cas du supervis e, et une sp eci cit e su sante en non-supervis e. Ce syst eme est stochastique et travaille en temps polynômial. Les exp erimentations men ees sur des probl emes bien connus, en supervis e comme en non-supervis e, valident notre approche.
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Table des matières Introduction 2 1 Notions d’optimisation sous contraintes utiles pour la suite 2 1.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Support vector machines 3 2.1 Principe . . . . . . . . . . . . . . ....
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عنوان ژورنال:
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تاریخ انتشار 1999