machine Apprentissage de la théorie à la pratique Concepts fondamentaux en Machine Learning Algorithmes Massih-Reza AMINI Préface de Francis Bach
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- Blanche Grégoire
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1 Algorithmes Massih-Reza AMINI Préface de Francis Bach Apprentissage machine de la théorie à la pratique Concepts fondamentaux en Machine Learning Groupe Eyrolles, 2015, ISBN :
2 Table des matières Concepts étudiés Organisation du livre CHAPITRE Minimisation du Risque Empirique Hypothèse et définitions Énoncé du principe Consistance du principe MRE Estimation de l erreur de généralisation sur un ensemble de test Borne uniforme sur l erreur de généralisation Minimisation du risque structurel Borne sur l erreur de généralisation dépendante des données Complexité de Rademacher Lien entre la complexité de Rademacher et la dimension VC Différentes étapes d obtention d une borne de généralisation avec la complexité de Rademacher Propriétés de la complexité de Rademacher
3 Apprentissage machine, de la théorie à la pratique CHAPITRE Algorithme du gradient Mode batch Mode en-ligne Méthode de quasi-newton Direction de Newton Formule de Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Recherche linéaire Conditions de Wolfe Algorithme de recherche linéaire basé sur une stratégie de retour en arrière Méthode du gradient conjugué Directions conjuguées Algorithme du gradient conjugué CHAPITRE Perceptron éorème de convergence du perceptron Perceptron à marge et lien avec le principe MRE Adaline Lien avec la régression linéaire et le principe MRE Régression logistique Lien avec le principe MRE Séparateurs à vaste marge Marge dure Marge souple Borne de généralisation à base de marge Adaboost Lien avec le principe MRE Échantillonnage par rejet Étude théorique CHAPITRE Formalisme Erreurs de classification Borne sur l erreur de généralisation Approches pures ou non agrégées Séparateurs à vaste marge multi-classes AdaBoost multi-classes Perceptron multi-couches Modèles combinés à base des algorithmes binaires viii
4 Table des matières Un contre tous Un contre un Codes correcteurs d erreur CHAPITRE Cadre non supervisé et hypothèses de base Mélange de densités Estimer les paramètres du mélange Hypothèses de base en apprentissage semi-supervisé Méthodes génératives Extension des critères à base de vraisemblance au cas semi-supervisé Algorithme CEM semi-supervisé Application : apprentissage semi-supervisé d un classifieur Naive Bayes Méthodes discriminantes Algorithme auto-apprenant Séparateurs à vaste marge transductifs Borne transductive sur l erreur du classifieur de Bayes Apprentissage multi-vues basé sur le pseudo-étiquetage Méthodes graphiques Propagation des étiquettes Marche aléatoire markovienne CHAPITRE Formalisme Fonctions d erreur d ordonnancement Ordonnancement d instances Ordonnancement d alternatives Approches Par point Par paire Apprentissage avec des données interdépendantes Borne de test Borne de généralisation Estimation des bornes pour quelques exemples d application ANNEXE A... A.1 Mesure de probabilité A.1.1 Espace probabilisable A.1.2 Espace probabilisé A.2 Probabilité conditionnelle ix
5 Apprentissage machine, de la théorie à la pratique A.2.1 Formule de Bayes A.2.2 Indépendance en probabilité A.3 Variables aléatoires réelles A.3.1 Fonction de répartition A.3.2 Espérance et variance d une variable aléatoire A.3.3 Inégalités de concentration ANNEXE B... B.1 Structures de données B.1.1 Base de données B.1.2 Structure des hyper-paramètres B.2 Structure pour une représentation creuse B.3 Lancement des programmes B.4 Codes B.4.1 Algorithme BGFS (chapitre 2, section 2.2.2) B.4.2 Recherche linéaire (chapitre 2, section 2.3) B.4.3 Gradient conjugué (chapitre 2, section 2.4) B.4.4 Perceptron (chapitre 3, section 3.1) B.4.5 Adaline (chapitre 3, section 3.2) B.4.6 Régression logistique (chapitre 3, section 3.3) B.4.7 AdaBoost (chapitre 3, section 3.5) B.4.8 AdaBoost M2 (chapitre 4, section 4.2.2) B.4.9 Perceptron multi-couches (chapitre 4, section 4.2.3) B.4.10 K-moyennes (chapitre 5, section 5.1.2) B.4.11 Naïve-Bayes semi-supervisé (chapitre 5, section 5.2.3) B.4.12 Auto-apprentissage (chapitre 5, section 5.3.1) B.4.13 Auto-apprentissage à une passe (chapitre 5, section 5.3.1) B.4.14 PRank (chapitre 6, section 6.2.1) B.4.15 RankBoost (ordonnancement bipartite - chapitre 6, section 6.2.2) x
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