SUPPORT VECTOR DENSITY ESTIMATION

Abstract

Our aim in this dissertation is to evoke the area of statistical learning, to define the support vector machines (SVM) as a basic tool in the estimation theory, and to show their ability to estimate a probability density function

Notre objective dans ce mémoire est d’évoquer le domaine de l’apprentissage statistique, définir les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (SVM) comme un outil de base dans la théorie d’éstimation et de montrer leur capacité à estimer une densité de probabilité.