Machine à vecteurs de support (SVM)

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Définition - Que signifie SVM (Support Vector Machine)?
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Techopedia explique SVM (Support Vector Machine)

Définition - Que signifie SVM (Support Vector Machine)?

Une machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d’apprentissage automatique qui analyse les données pour la classification et la régression. SVM est une méthode d'apprentissage supervisé qui examine les données et les trie dans l'une des deux catégories. Un SVM génère une carte des données triées avec les marges les plus éloignées possible. Les SVM sont utilisés dans la catégorisation, la classification des images, la reconnaissance de l'écriture manuscrite et dans les sciences.

Une machine à vecteurs de support est également appelée réseau de vecteurs de support (SVN).

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Techopedia explique SVM (Support Vector Machine)

Une machine à vecteurs de support est un algorithme d'apprentissage supervisé qui trie les données en deux catégories. Il est formé avec une série de données déjà classées en deux catégories, construisant le modèle tel qu’il a été initialement formé. La tâche d'un algorithme SVM est de déterminer la catégorie à laquelle appartient un nouveau point de données. Cela fait du SVM une sorte de classifieur linéaire non binaire.

Un algorithme SVM ne doit pas seulement placer les objets dans des catégories, mais avoir les marges entre eux sur un graphique aussi large que possible.

Certaines applications de SVM incluent: