« 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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-== Domaine ==
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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-== 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.
+==Définition==
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+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 ==
+==Français==
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+'''séparateur à vaste marge à noyau'''
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-séparateur à vaste marge à noyaux
-séparateur à vaste marge à noyau
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-</h3> <h3>Discussion:</h3> Pour le moment, le terme privilégié est «séparateur à vaste marge à noyaux».
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+'''séparateur à vaste marge à noyaux'''
-== Anglais ==
+==Anglais==
 '''Kernel Support Vector Machines'''
-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.
-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.
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]