Sélection de Modèles par des Méthodes à Noyaux pour la classification de données séquentielles

Résumé : Ce travail concerne le développement de méthodes de classification discriminantes pour des données séquentielles. Quelques techniques ont été proposées pour étendre aux séquences les méthodes discriminantes, comme les machines à vecteurs supports, par nature plus adaptées aux données en dimension fixe. Elles permettent de classifier des séquences complètes mais pas de réaliser la segmentation, qui consiste à reconnaître la séquence d'unités, phonèmes ou lettres par exemple, correspondant à un signal. En utilisant une correspondance donnée / modèle nous transformons le problème de l'apprentissage des modèles à partir de données par un problème de sélection de modèles, qui peut être attaqué via des méthodes du type machines à vecteurs supports. Nous proposons et évaluons divers noyaux pour cela et fournissons des résultats expérimentaux pour deux problèmes de classification.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01489448
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Tuesday, March 14, 2017 - 2:14:44 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 1:14:03 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01489448, version 1

Citation

Trinh Minh Tri Do, Thierry Artières, Patrick Gallinari. Sélection de Modèles par des Méthodes à Noyaux pour la classification de données séquentielles. Extraction et Gestion de Connaissances (EGC'05), Jan 2005, Paris, France. pp.165-176. ⟨hal-01489448⟩

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