Mémoires de Fin d’Etudes
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