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Support Vector Machines (SVM)
Définition :
Les machines à vecteurs de support (Support Vector Machines en anglais, abrégé SVM) sont une technique d'apprentissage machine utilisée pour la classification et la régression. Elles permettent de trouver la meilleure séparation entre différentes classes de données en maximisant la marge entre les points les plus proches de chaque classe, ce qui les rend très efficaces pour traiter des ensembles de données complexes et non linéaires.
Le concept des Support Vector Machines (SVM) en informatique
Les Support Vector Machines (SVM) sont une technique d'apprentissage automatique utilisée dans le domaine de la classification et de la régression. Ces modèles sont particulièrement efficaces pour effectuer des tâches telles que la classification de textes, la détection de spam, la reconnaissance d'objets dans des images, etc.
Le principe des SVM est de trouver l'hyperplan optimal qui sépare les différentes classes de données de manière à maximiser la marge entre les points les plus proches de chaque classe. Ces points les plus proches sont appelés les vecteurs de support, d'où le nom de "Support Vector Machines".
Grâce à leur capacité à gérer à la fois des problèmes linéaires et non linéaires, les SVM sont largement utilisées dans divers domaines tels que la bioinformatique, la finance, la reconnaissance de la parole, etc.
Caractéristiques des SVM :
Les SVM sont appréciées pour plusieurs raisons :
- Efficacité : Les SVM sont efficaces pour traiter des jeux de données de petite à moyenne taille avec un nombre élevé de caractéristiques.
- Capacité de généralisation : Les SVM ont une bonne capacité à généraliser à partir des données d'entraînement, ce qui les rend adaptées à la prédiction sur de nouvelles données.
- Robustesse : Les SVM sont robustes face au bruit et aux données aberrantes, ce qui en fait des modèles fiables.
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