« Séparateur à vaste marge à noyau » : différence entre les versions
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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. | |||
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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. | 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. | 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. | ||
Version du 13 mai 2019 à 17:25
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Coulombe
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
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Discussion:
Pour le moment, le terme privilégié est «séparateur à vaste marge à noyaux».
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.
Contributeurs: Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki
