Support Vector Machine
- Introduction
- Installation/Configuration
- Exemples
- SVM — La classe SVM
- SVM::__construct — Construit un nouvel objet SVM
- SVM::crossvalidate — Test les paramètres d'entraînement sur les sous-jeux de données d’entraînement
- SVM::getOptions — Retourne les paramètres courants d’entraînement
- SVM::setOptions — Définit des paramètres d'entraînement
- SVM::train — Crée un modèle SVMModel suivant les données d'entraînement
- SVMModel — La classe SVMModel
- SVMModel::checkProbabilityModel — Retourne TRUE si le modèle a des informations probablistes
- SVMModel::__construct — Construit un nouvel objet SVMModel
- SVMModel::getLabels — Récupère les labels utilisés pour entraîner le modèle
- SVMModel::getNrClass — Retourne le nombre de classes utilisées pour entraîner le modèle
- SVMModel::getSvmType — Récupère le type SVM utilisé pour entraîner le modèle
- SVMModel::getSvrProbability — Récupère la valeur sigma pour les types de régression
- SVMModel::load — Charge un modèle SVM sauvegardé
- SVMModel::predict_probability — Retourne les probabilités pour les données précédentes non présentées
- SVMModel::predict — Prédit une valeur pour des précédentes données non vues
- SVMModel::save — Sauvegarde un modèle dans un fichier
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08/02/2025 19:49:09 Cette version de la page est en cache (à la date du 08/02/2025 19:49:09) afin d'accélérer le traitement. Vous pouvez activer le mode utilisateur dans le menu en haut pour afficher la dernère version de la page.Document créé le 30/01/2003, dernière modification le 26/10/2018
Source du document imprimé : https://www.gaudry.be/php-rf-book.svm.html
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Références
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