« Machine à vecteur de pertinence » : différence entre les versions
(Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Relevance vector machine''' '''RVM''' In mathematics, a Relevance... ») |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 2 : | Ligne 2 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
La MVP est un modèle stochastique bayésien spécialisé qui utilise la même fonction de noyau, | |||
dépendant des données, qu'un [[séparateur à vaste marge]] ([[SVM]]). | |||
== Français == | == Français == | ||
''' | ''' machine à vecteur de pertinence ''' | ||
''' MVP ''' | |||
== Anglais == | == Anglais == | ||
''' | ''' relevance vector machine''' | ||
'''RVM''' | '''RVM''' | ||
In mathematics, a Relevance Vector Machine (RVM) is a machine learning technique that uses Bayesian inference to obtain parsimonious solutions for regression and probabilistic classification.[1] The RVM has an identical functional form to the support vector machine, but provides probabilistic classification. | |||
<small> | <small> | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Relevance_vector_machine Source : Wikipedia ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Relevance_vector_machine Source : Wikipedia ] | ||
[https://espace.inrs.ca/id/eprint/2077/ Source : INRS ] | |||
[[Catégorie:vocabulary]] | [[Catégorie:vocabulary]] | ||
Version du 22 novembre 2022 à 15:09
en construction
Définition
La MVP est un modèle stochastique bayésien spécialisé qui utilise la même fonction de noyau,
dépendant des données, qu'un séparateur à vaste marge (SVM).
Français
machine à vecteur de pertinence
MVP
Anglais
relevance vector machine
RVM
In mathematics, a Relevance Vector Machine (RVM) is a machine learning technique that uses Bayesian inference to obtain parsimonious solutions for regression and probabilistic classification.[1] The RVM has an identical functional form to the support vector machine, but provides probabilistic classification.
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
