« Séparateur à vaste marge à noyau » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Le séparateur à vaste marge à noyau est essentiellement le même que le séparateur à vaste marge (SVM) régulier, mais il applique une «fonction à noyau» qui lui permet d'exploiter des frontières de classification non linéaires. Au lieu d'utiliser les données telles quelles, l'algorithme utilise une « fonction à noyau » qui prend une donnée dans l'espace de départ et retourne une données dans un espace de dimension plus élevée.
Le séparateur à vaste marge à noyau est essentiellement le même que le séparateur à vaste marge (SVM) régulier, mais il applique une «fonction à noyau» qui lui permet d'exploiter des frontières de classification non linéaires. Au lieu d'utiliser les données telles quelles, l'algorithme utilise une « fonction à noyau » qui prend une donnée dans l'espace de départ et retourne une données dans un espace de dimension plus élevée.
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== Français ==
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séparateur à vaste marge à noyaux
séparateur à vaste marge à noyaux
séparateur à vaste marge à noyau
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</h3> <h3>Discussion:</h3> Pour le moment, le terme privilégié est «séparateur à vaste marge à noyau».


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'''séparateur à vaste marge à noyau'''
 
 


== Anglais ==
== Anglais ==
'''Kernel Support Vector Machines'''
'''Kernel Support Vector Machines'''
The kernel support vector machine is essentially the same as the standard SVM, with a cool trick that allows it to discover non-linear decision boundaries.
Instead of using the data as-is, we throw our data into something called a kernel. The kernel is any function that takes an input with a given dimensionality and returns an output with higher dimensionality, effectively adding more features to your examples.

Version du 13 mai 2019 à 21:19

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Coulombe


Définition

Le séparateur à vaste marge à noyau est essentiellement le même que le séparateur à vaste marge (SVM) régulier, mais il applique une «fonction à noyau» qui lui permet d'exploiter des frontières de classification non linéaires. Au lieu d'utiliser les données telles quelles, l'algorithme utilise une « fonction à noyau » qui prend une donnée dans l'espace de départ et retourne une données dans un espace de dimension plus élevée.


Français

séparateur à vaste marge à noyaux

séparateur à vaste marge à noyau


Anglais

Kernel Support Vector Machines

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Contributeurs: Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki