« Machines à vecteurs de support à noyau » : différence entre les versions
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== Définition ==
== Définition ==
ooooooooooooooooooAlgorithme 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. Considérons par exemple un problème de classification dans lequel l'ensemble de données d'entrée se compose de cent caractéristiques. Afin de maximiser la marge entre les classes positives et négatives, un KVSM pourrait associer, en interne, chaque vecteur de caractéristiques à un vecteur dans un espace à un million de dimensions. Les KSVM utilisent une fonction de perte appelée marge maximale.oooo
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.
 


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Les KSVM utilisent une fonction de perte appelée '''[[Marge maximale]]'''.
== Termes privilégiés ==
=== machines à vecteurs de support à noyau (KSVM)===


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


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== 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

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Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki