« Régression SVM » : différence entre les versions


m (Imeziani a déplacé la page Régression SVM vers Régression MVS)
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
== Définition ==
== Définition ==
La Machine à vecteurs de support (SVM: Support Vector Machine) peut également être utilisé comme méthode de régression, en conservant toutes les principales caractéristiques qui caractérisent l'algorithme (marge maximale).  
La machine à vecteurs de support également appelée séparateur à vaste marge (en anglais SVM: Support Vector Machine), peut également être utilisée comme méthode de régression, en conservant toutes les principales caractéristiques qui définissent l'algorithme (marge maximale).  


La régression SVM  utilise les mêmes principes que le SVM pour la classification, avec seulement quelques différences mineures. Tout d'abord, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infinies.  
La régression MVS utilise les mêmes principes que la MVS pour la classification, avec seulement quelques différences mineures. Tout d'abord, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infinies.  


Dans le cas d'une régression, une marge de tolérance (epsilon) est fixée en approximation à la SVM qui aurait déjà demandé au problème.
== Français ==
'''Régression MVS'''  (Machine à vecteurs de support)   <small> féminin </small>


== Français ==
'''Régression SVM'''  (Machine à vecteurs de support)  <small> féminin </small>
 
== Anglais ==
== Anglais ==
''' Regression SVM''' (Support Vector Machine)
''' Regression SVM''' (Support Vector Machine)

Version du 10 janvier 2021 à 09:40

Définition

La machine à vecteurs de support également appelée séparateur à vaste marge (en anglais SVM: Support Vector Machine), peut également être utilisée comme méthode de régression, en conservant toutes les principales caractéristiques qui définissent l'algorithme (marge maximale).

La régression MVS utilise les mêmes principes que la MVS pour la classification, avec seulement quelques différences mineures. Tout d'abord, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infinies.

Français

Régression MVS (Machine à vecteurs de support) féminin

Anglais

Regression SVM (Support Vector Machine)

Source : saedsayad.com

Source : Accenture - applied intelligence glossary

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache