« Régression SVM » : différence entre les versions
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Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais Support Vector Machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires et peuvent également être utilisées 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, | La régression SVM utilise les mêmes principes que la SVM pour la classification, à quelques différences près. Par exemple, 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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''' Regression SVM''' (Support Vector Machine) | ''' Regression SVM''' (Support Vector Machine) | ||
Version du 10 janvier 2021 à 10:53
Définition
Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais Support Vector Machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires et peuvent également être utilisées 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, à quelques différences près. Par exemple, 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
