« Dimension de Vapnik-Chervonenkis » : différence entre les versions
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Dans la théorie de l'apprentissage automatique, la dimension VC est une mesure de la capacité d'un algorithme de classification statistique. Elle est définie comme le cardinal du plus grand ensemble de points que l'algorithme peut pulvériser. C'est un concept central dans la théorie de Vapnik-Tchervonenkis | Dans la théorie de l'apprentissage automatique, la dimension VC est une mesure de la capacité d'un algorithme de classification statistique. Elle est définie comme le cardinal du plus grand ensemble de points que l'algorithme peut pulvériser. C'est un concept central dans la théorie de Vapnik-Tchervonenkis. Il a été défini par '''Vladimir Vapnik''' et '''Alexeï Tchervonenkis'''. | ||
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[https://apprentissageprofond.org | [https://apprentissageprofond.org Source: ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 131.] | ||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Dimension_de_Vapnik-Tchervonenkis | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Dimension_de_Vapnik-Tchervonenkis Source: Wikipedia, Dimension de Vapnik-Tchervonenkis.] | ||
Version du 25 février 2020 à 18:14
Définition
Dans la théorie de l'apprentissage automatique, la dimension VC est une mesure de la capacité d'un algorithme de classification statistique. Elle est définie comme le cardinal du plus grand ensemble de points que l'algorithme peut pulvériser. C'est un concept central dans la théorie de Vapnik-Tchervonenkis. Il a été défini par Vladimir Vapnik et Alexeï Tchervonenkis.
Français
dimension de Vapnik-Chervonenkis loc.nom. fém.
dimension VC loc.nom. fém.
Anglais
VC dimension
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
