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1.4 KiB
Matlab
Executable file
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Matlab
Executable file
donnees_test;
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close all;
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% Calcul de l'erreur d'apprentissage (risque empirique) :
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liste_d = 2:20;
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liste_erreurs_apprentissage = [];
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for d = liste_d
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erreur = erreur_apprentissage(D_app, beta_0, beta_d, d);
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liste_erreurs_apprentissage = [liste_erreurs_apprentissage erreur];
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end
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% Tracé de l'erreur d'apprentissage en fonction de d :
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figure('Name', 'Erreur d''apprentissage et erreur de generalisation', 'Position', [0.4 * L, 0.05 * H, 0.6 * L, 0.7 * H]);
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plot(liste_d, liste_erreurs_apprentissage, 'sb-', 'LineWidth', 2);
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set(gca, 'FontSize', 20);
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xlabel('$d$', 'Interpreter', 'Latex', 'FontSize', 30);
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ylabel('Erreur', 'FontSize', 30);
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hold on;
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% Calcul de l'erreur de généralisation (risque espéré) :
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liste_erreurs_generalisation = [];
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for d = liste_d
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erreur = erreur_generalisation(D_test, D_app, beta_0, beta_d, d);
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liste_erreurs_generalisation = [liste_erreurs_generalisation erreur];
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end
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% Tracé de l'erreur de généralisation en fonction de d :
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plot(liste_d, liste_erreurs_generalisation, 'sg-', 'LineWidth', 2);
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legend(' Erreur d''apprentissage', ' Erreur de generalisation', 'Location', 'Best');
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% Estimation du degré d et de l'écart-type sigma :
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[d_estime, sigma_estime] = estimation_d_sigma(liste_d, liste_erreurs_generalisation);
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fprintf('Estimation du degre : d = %d\n', d_estime);
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fprintf('Estimation de l''ecart-type du bruit sur les donnees : %.3f\n', sigma_estime);
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