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Comprendre l'algorithme SVM

Comprendre l'algorithme SVM - Tutoriel Python

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Comprendre l'algorithme SVM

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Dans cette séquence, nous nous intéressons désormais à l'un des algorithmes les plus utilisés en machine learning : SVM, pour Support Vector Machines, dont la traduction en français est Machines à Vecteurs Support. SVM est un algorithme de machine learning permettant de résoudre des problèmes de classification et de régression. Dans le cas de classification, les données sont classées en deux groupes en utilisant un séparateur. SVM permet alors de trouver le meilleur séparateur entre les deux groupes, appelé « hyperplan ». Il existe une multitude d'applications extrêmement pratiques avec SVM, telles que la détection de spam, la reconnaissance faciale, le diagnostic biologique ou encore, la segmentation de la clientèle. Il est particulièrement intéressant d'utiliser SVM pour des problèmes de classification avec deux classes cibles, quand le rapport caractéristiques étudiées / taille des instances est élevé ou encore quand les données étudiées comportent…

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