Fondements mathématiques de l’apprentissage statistique
Christophe Giraud1
1 CMAP, UMR CNRS 7641, École Polytechnique, 91128 Palaiseau Cedex
Journées mathématiques X-UPS, Aléatoire (2013), pp. 59-92.

L’objectif d’un algorithme de classification est de prédire au mieux la classe d’un objet à partir d’observations de cet objet. Un exemple typique est le filtre à spam des messageries électroniques qui prédisent (plus ou moins bien) si un courriel est un spam ou non. Nous introduisons dans ces notes les principaux concepts fondamentaux de la théorie de la classification statistique supervisée et quelques uns des algorithmes de classification les plus populaires. Nous soulignons chemin faisant l’importance de certains concepts mathématiques, parmi lesquels la symétrisation, la convexification, les inégalités de concentration, le principe de contraction et les espaces de Hilbert à noyau reproduisant.

Publié le :
DOI : 10.5802/xups.2013-02
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Christophe Giraud. Fondements mathématiques de l’apprentissage statistique. Journées mathématiques X-UPS, Aléatoire (2013), pp. 59-92. doi : 10.5802/xups.2013-02. https://proceedings.centre-mersenne.org/articles/10.5802/xups.2013-02/

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