...le CART]]''' de Leo Breiman, les arbres rapides et frugaux ont été définis de manière à être intentionnellement simples, tant dans leur construction q

...e, un bon élève est un classicateur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification.

...de vraisemblance]] d'un modèle probabiliste même lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables. Remarque : cet algorithme itératif comporte deux étapes:

...e, un modèle de régression pour la prédiction d'un nombre ou quelque chose de plus complexe comme un classificateur multiclasses et multiétiquettes. ...s problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

...ités de sortie d'un autre modèle qui a été formé sur une norme antérieure, de base, pour mettre l'accent sur la précision.

...négatives en associant à chaque vecteur d'entrée un vecteur dans un espace de plus grande dimension. Les KSVM utilisent une fonction de perte appelée '''[[Marge maximale]]'''.

...ne au hasard avec remise les données d'entraînement pour créer un ensemble de modèles où chaque sous-échantillon correspond à un modèle distinct. ...ensembliste aide à réduire la variance et le sur-ajustement. L'algorithme de la forêt aléatoire ''(random forest)'' est une extension très utilisée

...e aux données, et de mesurer la distance entre les points en tenant compte de cette structure.

...certains arbres en utilisant une fonction de coût optimisée par [[descente de gradient]]. voir : [[Classificateur à renforcement de gradient]]

...ue basé sur des règles est l'identification et l'utilisation d'un ensemble de règles relationnelles représentant collectivement les connaissances captu ...es incluent l’apprentissage de systèmes de classification, l’apprentissage de règles d’association et les systèmes immunitaires artificiels.

...une donnée dans l'espace de départ et retourne une données dans un espace de dimension plus élevée.

...n, en conservant toutes les principales caractéristiques qui définissent l'algorithme (marge maximale). ...Par exemple, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infin

...cachées et les neurones des couches visibles pour des raisons d'efficacité de l'entraînement. ...ltrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés.

...e machine soit utile dans le monde réel, sans parler de l'apprentissage et de l'amélioration. ...oins de l'apprentissage automatique, quelle que soit la méthode spécifique de calcul et d'interprétation des probabilités employée, toutes les formes

Famille d'algorithmes de classification et de régression qui attribue une classe sur la base d'une similarité entre une ...x (en anglais, lazy learning), car il retarde le processus jusqu’au moment de la prédiction.

Le perceptron est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour la classification binaire (c'est-à-dire , conçu pour séparer deux classes). ...rème mathématique assure que la règle d'apprentissage du perceptron permet de trouver une droite séparatrice entre les deux classes.

En apprentissage automatique, un modèle prédictif a pour tâche de prédire, sur la base d’un entraînement sur des données, un résultat ( ...u « non pourriel » s’il est entraîné sur des centaines, voire des milliers de courriels annotés.

...cateurs linéaires et destiné à résoudre des problèmes de classification et de régression. ...s au milieu des années 90 par Vladimir Vapnik, les SVM ont été appliqués à de nombreux domaines: bio-informatique, recherche d'information, vision par or

Fonction mathématique ou modèle prédictif qui repose sur un algorithme de classification qui associe les données en entrée à une catégorie ou classe en sortie. ...classe des données entre plus de deux classes, ou encore de quelque chose de plus complexe comme un classificateur multiclasses et multiétiquettes (mul

[[algorithme ]] [[algorithme prédictif ]]