Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes
Identifieur interne : 002660 ( Crin/Curation ); précédent : 002659; suivant : 002661Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes
Auteurs : André Elisseeff ; Hélène Paugam-Moisy ; Yann GuermeurSource :
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Abstract
Nous étudions les performances en généralisation des systèmes de discrimination à catégories multiples. Nous établissons deux bornes sur ces performances, en fonction de deux mesures de capacité de la famille de fonctions calculées : la fonction de croissance et les nombres de couverture. Ces bornes sont évaluées sur un modèle de combinaison de classifieurs estimant les probabilités a posteriori des classes. Ceci permet de comparer l'adéquation des deux mesures de capacité.
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<record><TEI><teiHeader><fileDesc><titleStmt><title xml:lang="fr" wicri:score="-16">Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes</title></titleStmt><publicationStmt><idno type="RBID">CRIN:elisseeff99d</idno><date when="1999" year="1999">1999</date><idno type="wicri:Area/Crin/Corpus">002660</idno><idno type="wicri:Area/Crin/Curation">002660</idno><idno type="wicri:explorRef" wicri:stream="Crin" wicri:step="Curation">002660</idno></publicationStmt><sourceDesc><biblStruct><analytic><title xml:lang="fr">Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes</title><author><name sortKey="Elisseeff, Andre" sort="Elisseeff, Andre" uniqKey="Elisseeff A" first="André" last="Elisseeff">André Elisseeff</name></author><author><name sortKey="Paugam Moisy, Helene" sort="Paugam Moisy, Helene" uniqKey="Paugam Moisy H" first="Hélène" last="Paugam-Moisy">Hélène Paugam-Moisy</name></author><author><name sortKey="Guermeur, Yann" sort="Guermeur, Yann" uniqKey="Guermeur Y" first="Yann" last="Guermeur">Yann Guermeur</name></author></analytic></biblStruct></sourceDesc></fileDesc><profileDesc><textClass><keywords scheme="KwdEn" xml:lang="en"><term>discriminant analysis</term><term>neural networks</term><term>statistical learning theory</term></keywords></textClass></profileDesc></teiHeader><front><div type="abstract" xml:lang="fr" wicri:score="-1444">Nous étudions les performances en généralisation des systèmes de discrimination à catégories multiples. Nous établissons deux bornes sur ces performances, en fonction de deux mesures de capacité de la famille de fonctions calculées : la fonction de croissance et les nombres de couverture. Ces bornes sont évaluées sur un modèle de combinaison de classifieurs estimant les probabilités a posteriori des classes. Ceci permet de comparer l'adéquation des deux mesures de capacité.</div></front></TEI><BibTex type="inproceedings"><ref>elisseeff99d</ref><crinnumber>99-R-210</crinnumber><category>3</category><author><e>Elisseeff, André</e><e>Paugam-Moisy , Hélène</e><e>Guermeur, Yann</e></author><title>Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes</title><booktitle>{Septième journées de la Société Francophone de Classification - SFC'99, Nancy, France}</booktitle><year>1999</year><editor>Florence Le ber, Jean-Francois Mari, Amedeo Napoli, Arnaud Simon</editor><pages>111-118</pages><month>Sep</month><organization>Loria</organization><publisher>Unité de recherche INRIA Lorraine</publisher><url>http://www.loria.fr/publications/1999/99-R-210/99-R-210.ps</url><keywords><e>neural networks</e><e>discriminant analysis</e><e>statistical learning theory</e></keywords><abstract>Nous étudions les performances en généralisation des systèmes de discrimination à catégories multiples. Nous établissons deux bornes sur ces performances, en fonction de deux mesures de capacité de la famille de fonctions calculées : la fonction de croissance et les nombres de couverture. Ces bornes sont évaluées sur un modèle de combinaison de classifieurs estimant les probabilités a posteriori des classes. Ceci permet de comparer l'adéquation des deux mesures de capacité.</abstract></BibTex></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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