Cet ouvrage aborde l'utilisation des Machines à Vecteurs de Support (ou Support Vector Machines: SVM)pour la reconnaissance des chiffres manuscrits. Un rappel sur la théorie de l'apprentissage statistique est présenté pour comprendre le fonctionnement du SVM. Plusieurs implémentations hybrides du SVM, sont présentées pour améliorer les précisions de reconnaissance et accélérer la phase d'apprentissage. Une mixture de plusieurs SVM par l'intégrale floue et une approche de combinaison Neuro-SVM sont proposées pour améliorer à la fois la reconnaissance en binaire et en multi-classe des chiffres manuscrits.
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