« Machine à vecteur de pertinence » : différence entre les versions
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Version du 23 novembre 2022 à 12:28
Définition
La machine à vecteur de pertinence 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
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
