« Séparateur à vaste marge à noyau » : différence entre les versions

Dernière version du 2 février 2021 à 09:33

en construction

Définition

Le séparateur à vaste marge à noyau est essentiellement le même que le séparateur à vaste marge (SVM) régulier, mais il applique une « fonction à noyau » qui lui permet d'exploiter des frontières de classification non linéaires. Au lieu d'utiliser les données telles quelles, l'algorithme utilise une « fonction à noyau » qui prend une donnée dans l'espace de départ et retourne une données dans un espace de dimension plus élevée.

Français

séparateur à vaste marge à noyau

séparateur à vaste marge à noyaux

Anglais

Kernel Support Vector Machines

source : Claude Coulombe, Datafranca.org

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-The kernel support vector machine is essentially the same as the standard SVM, with a cool trick that allows it to discover non-linear decision boundaries.
+== en construction ==
-Instead of using the data as-is, we throw our data into something called a kernel. The kernel is any function that takes an input with a given dimensionality and returns an output with higher dimensionality, effectively adding more features to your examples.
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+<!-- Coulombe -->
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+==Définition==
+Le séparateur à vaste marge à noyau est essentiellement le même que le séparateur à vaste marge (SVM) régulier, mais il applique une « fonction à noyau » qui lui permet d'exploiter des frontières de classification non linéaires. Au lieu d'utiliser les données telles quelles, l'algorithme utilise une « fonction à noyau » qui prend une donnée dans l'espace de départ et retourne une données dans un espace de dimension plus élevée.
+==Français==
+'''séparateur à vaste marge à noyau'''
+'''séparateur à vaste marge à noyaux'''
+==Anglais==
+'''Kernel Support Vector Machines'''
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]