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 <title>La classe SVM</title>
 <titleabbrev>SVM</titleabbrev>

 <partintro>

  <!-- {{{ svm intro -->
  <section xml:id="svm.intro">
   &reftitle.intro;
   <simpara>

   </simpara>
  </section>
  <!-- }}} -->

  <section xml:id="svm.synopsis">
   &reftitle.classsynopsis;

   <!-- {{{ Synopsis -->
   <classsynopsis>
    <ooclass><classname>SVM</classname></ooclass>

    <!-- {{{ Class synopsis -->
    <classsynopsisinfo>
     <ooclass>
      <classname>SVM</classname>
     </ooclass>
    </classsynopsisinfo>
    <!-- }}} -->
    <classsynopsisinfo role="comment">&Constants;</classsynopsisinfo>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.c-svc">SVM::C_SVC</varname>
     <initializer>0</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.nu-svc">SVM::NU_SVC</varname>
     <initializer>1</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.one-class">SVM::ONE_CLASS</varname>
     <initializer>2</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.epsilon-svr">SVM::EPSILON_SVR</varname>
     <initializer>3</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
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     <initializer>4</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.kernel-linear">SVM::KERNEL_LINEAR</varname>
     <initializer>0</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
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     <initializer>1</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
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    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.kernel-sigmoid">SVM::KERNEL_SIGMOID</varname>
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    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
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     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.kernel-precomputed">SVM::KERNEL_PRECOMPUTED</varname>
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     <type>int</type>
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    </fieldsynopsis>
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     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
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     <initializer>103</initializer>
    </fieldsynopsis>
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     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-shrinking">SVM::OPT_SHRINKING</varname>
     <initializer>104</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-probability">SVM::OPT_PROPABILITY</varname>
     <initializer>105</initializer>
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    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
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    </fieldsynopsis>
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     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-nu">SVM::OPT_NU</varname>
     <initializer>202</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-eps">SVM::OPT_EPS</varname>
     <initializer>203</initializer>
    </fieldsynopsis>
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     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-p">SVM::OPT_P</varname>
     <initializer>204</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-coef-zero">SVM::OPT_COEF_ZERO</varname>
     <initializer>205</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-c">SVM::OPT_C</varname>
     <initializer>206</initializer>
    </fieldsynopsis>
    <fieldsynopsis>
     <modifier>const</modifier>
     <type>int</type>
     <varname linkend="svm.constants.opt-cache-size">SVM::OPT_CACHE_SIZE</varname>
     <initializer>207</initializer>
    </fieldsynopsis>

    <classsynopsisinfo role="comment">&Methods;</classsynopsisinfo>
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   </classsynopsis>
   <!-- }}} -->

  </section>

  <!-- {{{ svm constants -->
  <section xml:id="svm.constants">
   &reftitle.constants;
   <section xml:id="svm.constants.types">
    <title>Constantes SVM</title>
    <variablelist>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.c-svc">
      <term><constant>SVM::C_SVC</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Le type SVM C_SVC basique. C'est le type par défaut, et un bon
        point de départ.</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.nu-svc">
      <term><constant>SVM::NU_SVC</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Le type NU_SVC utilise une pondération différente, plus souple des
        erreurs.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.one-class">
      <term><constant>SVM::ONE_CLASS</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un type de classe SVM. S'entraîne sur une seule classe, en utilisant
        les valeurs aberrantes comme des exemples négatifs.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.epsilon-svr">
      <term><constant>SVM::EPSILON_SVR</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un type SVM pour la régression (prédiction d'une valeur plutôt
        que seulement une classe).
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.nu-svr">
      <term><constant>SVM::NU_SVR</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un type NU de régression SVM.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-linear">
      <term><constant>SVM::KERNEL_LINEAR</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un noyau très simple, pouvant fonctionner correctement sur un large
        nombre de problèmes de classification.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-poly">
      <term><constant>SVM::KERNEL_POLY</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un noyau polynôme.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-rbf">
      <term><constant>SVM::KERNEL_RBF</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un noyau Gaussien RBF commun. Gère parfaitement les problèmes non linéaires, et est
        un bon noyau par défaut pour la classification.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-sigmoid">
      <term><constant>SVM::KERNEL_SIGMOID</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un noyau basé sur la fonction sigmoïde. Son utilisation rend SVM très similaire à une
        interface sigmoïde basée sur un réseau neuronal.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.kernel-precomputed">
      <term><constant>SVM::KERNEL_PRECOMPUTED</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Un noyau pré-calculé - actuellement non supporté.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-type">
      <term><constant>SVM::OPT_TYPE</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Les clés en option pour le type SVM.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-kernel-type">
      <term><constant>SVM::OPT_KERNEL_TYPE</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Les clés en option pour le type de noyau.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-degree">
      <term><constant>SVM::OPT_DEGREE</constant></term>
      <listitem>
       <simpara/>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-shrinking">
      <term><constant>SVM::OPT_SHRINKING</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Paramètre d’entraînement, booléen, pour indiquer d'utiliser les heuristiques
        rétrécis.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-probability">
      <term><constant>SVM::OPT_PROBABILITY</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Paramètre d’entraînement, booléen, pour indiquer d'utiliser des estimations
        des probabilités.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-gamma">
      <term><constant>SVM::OPT_GAMMA</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Paramètre de l'algorithme pour les types de noyau
        Poly, RBF et sigmoïde.</simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-nu">
      <term><constant>SVM::OPT_NU</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        La clé optionnelle pour le paramètre NU, uniquement utilisée
        pour les types NU_ SVM.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-eps">
      <term><constant>SVM::OPT_EPS</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        La clé optionnelle pour le paramètre Epsilon, utilisé pour la
        régression epsilon.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-p">
      <term><constant>SVM::OPT_P</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Paramètre d'entraînement utilisé par la régression Epsilon SVR.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-coef-zero">
      <term><constant>SVM::OPT_COEF_ZERO</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Paramètre d'algorithme pour les noyaux poly et sigmoïde.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-c">
      <term><constant>SVM::OPT_C</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        L'option pour le paramètre cost qui contrôle les compromis entre les erreurs
        et la généralisation - effectivement, la pénalité pour mauvaise classification
        des exemples d'entraînement.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>

     <varlistentry xml:id="svm.constants.opt-cache-size">
      <term><constant>SVM::OPT_CACHE_SIZE</constant></term>
      <listitem>
       <simpara>
        Taille de la mémoire cache, en Mo.
       </simpara>
      </listitem>
     </varlistentry>
    </variablelist>
   </section>
  </section>
  <!-- }}} -->


 </partintro>

 &reference.svm.entities.svm;

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