« Machines à vecteurs de support à noyau » : différence entre les versions


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== Définition ==
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De l'anglais ''Kernel Support Vector Machines (KSVM)''.  Algorithme de classification qui cherche à maximiser la marge entre les classes positives et les classes négatives en associant à chaque vecteur d'entrée un vecteur dans un espace de plus grande dimension. 


Les KSVM utilisent une fonction de perte appelée '''marge maximale'''.
[[Category:Apprentissage profond]]


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== Termes privilégiés ==
== Définition ==
=== machines à vecteurs de support à noyau (KSVM)  <small>n.f.</small> ===
De l'anglais ''Kernel Support Vector Machines (KSVM)''. Algorithme de classification qui cherche à maximiser la marge entre les classes positives et les classes négatives en associant à chaque vecteur d'entrée un vecteur dans un espace de plus grande dimension.


Les KSVM utilisent une fonction de perte appelée '''[[Marge maximale]]'''.


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== Français ==
'''machines à vecteurs de support à noyau (KSVM)'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''Kernel Support Vector Machines (KSVMs)'''


===  Kernel Support Vector Machines (KSVMs)===
==Sources==


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 22 mars 2024 à 22:15


Définition

De l'anglais Kernel Support Vector Machines (KSVM). Algorithme de classification qui cherche à maximiser la marge entre les classes positives et les classes négatives en associant à chaque vecteur d'entrée un vecteur dans un espace de plus grande dimension.

Les KSVM utilisent une fonction de perte appelée Marge maximale.

Français

machines à vecteurs de support à noyau (KSVM)

Anglais

Kernel Support Vector Machines (KSVMs)

Sources

Source : Google machine learning glossary

Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki