« 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 | 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 | 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) <small> féminin </small> | |||
== Anglais == | == Anglais == | ||
''' Regression SVM''' (Support Vector Machine) | ''' Regression SVM''' (Support Vector Machine) | ||
Version du 10 janvier 2021 à 10:40
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)
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
