001026094
100  $a20120311                 y50      
101  $afre
2001 $aUtilisation des méthodes support vecteur machine ( SVM ) dans l'analyse des bases de données$bressource électronique
210  $aUniversité de Béjaia - Abderrahmane Mira  : Département d'Informatique$cUniversité de Béjaia - Abderrahmane Mira $d2006
215  $a97 f.$ctabl., fig.$d30cm
328 1$bMagister$cInformatique$eDépartement d'Informatique , Université de Béjaia - Abderrahmane Mira $d2006
330  $ae mémoire présente plusieurs intérêts pédagogiques et scientifiques. Apres un bref aperçus du KDD et de l’apprentissage automatique, le mémoire se concentre sur le data mining en présentant plusieurs méthodes de ce dernier, sans pour autant prétendre à l’exhaustivité. Ainsi dans ce mémoire sont présentées des techniques de classification ( kmeans, bayes naïf, réseaux de neurones,..) de clustering (partitionnement, hiérarchiques, densité,…) de recherche d’association ( apriori, partitionné, comptage dynamique,…). Par la suite, le mémoire présente les SVM et leurs fondements théoriques. Le mémoire présente aussi plusieurs algorithmes des SVM. À la fin, le mémoire présente notre contribution dans le cadre des SVM et du data mining. Celle-ci consiste en une nouvelle approche d’utilisation des SVM dans le data mining.
337  $aBibliogr. f. 94-96
610  $aECD : SVM : Machine à vecteur de support : SRM :  Réseaux de neurones : VC-dimension : Classification : Clustering : Règles d'association :   Fouille de données
700  $a, hacenedjadel
701  $aArray
801 0$aDZ$bCERIST PNST
901$ac
990  $a004M/55