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


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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.


== Domaine ==
==Français==
[[Category:Vocabulary]]Vocabulary<br />
'''séparateur à vaste marge à noyau''' 
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== Définition ==
'''séparateur à vaste marge à noyaux''' 
texte ici


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==Anglais==
== Français ==
'''Kernel Support Vector Machines'''
'''terme_français'''


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== Anglais ==
'''Kernel Support Vector Machines'''


[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]




[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
<!-- Coulombe -->


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.
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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.

Dernière version du 5 août 2025 à 10:00

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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Contributeurs: Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki