| Etablissement | Université de Tizi Ouzou - Mouloud Mammeri |
| Affiliation | Département Electronique |
| Auteur | AFETTOUCHE, Ouiza |
| Directeur de thèse | AMEUR Soltane (Professeur) |
| Filière | Electronique |
| Diplôme | Magister |
| Titre | Classification binaire par support vector machines (SVMs). |
| Mots clés | Paramétres discriminantes;Sopport Vector machines;Classification;Apprentissage automatique;arythmie cardiaque. |
| Résumé | dans ce travail nous présentons une nouvelle méthode de classification connue sous le nom de "support Vector machines(SVMs)"ou les machines a Victeurs de supports.Cette technique inspirée de la théorie statistique de Valdimir Vapnik constitue un nouveau type d'algorithmes d'apprentissage(V.Vapnik,1995).Les SVMssont conçus pour effectuer une classification binaire afin de prendre en compte des données non étiquetées,cette méthode utise un jeu de données d'approntissage pour apprendre les paramètres du modèle.Elle est également basée sur l'utilisation de fonctions noyau(karnel).Ces dernières permettent le passage d'un espace ou les données sont moins séparable à un espace de plus grande dimension ou les données deviennent linéairement séparable.L'application envisagée est la discrimination de deux types de battement cardiaque. |
| Statut | Vérifié |