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La régression | La régression SVM utilise les mêmes principes que la 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. | ||
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Version du 10 janvier 2021 à 10:42
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 SVM utilise les mêmes principes que la 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.
Français
Régression SVM (Machine à vecteurs de support) féminin Séparateur à vaste marge
Anglais
Regression SVM (Support Vector Machine)
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
