?. R. Et-b and ?. , Pour déciderdéciderà quelle catégorie y un exemple x appartient, il suffit de voir le signe de la fonction de décision : y = sign(f ? (x)). Géometriquement, cela revientàrevientà considérer un hyperplan qui est le lieu des points x satisfaisant la condition : ?, x + b = 0 et de considérer un côté pour lequel les exemples sont classés positivement et l'autre coté pour lequel les exemples sont classés négativement, La figure (V.2) donne une représentation imagée de la situation dans R 2 . On voit que le vecteur ? définit la pente de l'hyperplan : ? est perpendiculairèperpendiculairè a l'hyperplan

C. Intuitivement and . Revientàrevientà-chercher-l-'hyperplan-le-plus-sûr, Le fait d'avoir une marge plus large procure plus de « sécurité »lorsque l'on classe un nouvel exemple Comme le montre la figure (V.3), la partie gauche nous montre le cas o` u on a un hyperplan optimal avec une grande marge, ce qui nous permet de bien classer un nouvel exemple malgré le fait qu'il soit tombé dans la marge

S. Cependant, @. A. La-partie-droite-malgré-le-fait-que-l-ouvrages, D. Koita, and . Daucher, on ait trouvé un hyperplan optimal, l'exemple Liste de publications V.6 Liste des publications Distance Evaluation Between Vehicle Trajectories and risk indicator " . Chapter in book : Modelling, Simulation and Optimization, pp.148-166, 2010.

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