Référence : ISLR, chapitre 9 ; Géron, chapitre 5.

Contenus :

•       Notion de marge et principe de la marge maximale

•       Vecteurs de support et rôle des points frontières

•       Marge souple et paramètre de régularisation

•       Données non linéairement séparables et astuce du noyau

•       Noyaux usuels : linéaire, polynomial, gaussien

•       Réglage des hyperparamètres et sensibilité du modèle

•       Nécessité de la mise à l'échelle préalable

•       Coût de calcul et passage à l'échelle

•       Comparaison avec les méthodes des séances précédentes

Objectifs pédagogiques :

•       Expliquer le principe de la marge maximale

•       Mettre en œuvre une machine à vecteurs de support avec noyau

•       Régler les hyperparamètres et diagnostiquer les effets de leur variation

•       Situer cette famille de méthodes par rapport aux autres classifieurs étudiés