Explication détaillée
Machine à Vecteurs de Support (SVM)
La machine à vecteurs de support, ou SVM (Support Vector Machine), est une méthode d'apprentissage supervisé employée pour la classification et, dans certains cas, pour la régression. Elle est particulièrement célèbre pour sa capacité à traiter des problèmes de classification avec des marges maximales.
Concept de Base
Le principe derrière le SVM est de trouver l'hyperplan optimal qui sépare les données en catégories distinctes. Cet hyperplan maximise la distance, ou marge, entre les points de données de différentes classes, ce qui améliore la capacité de généralisation du modèle.
Fonctionnement
Les SVM fonctionnent en transformant les données d'entrée dans un espace de caractéristiques supérieur par le biais de fonctions noyau, permettant de gérer des données non-linéaires. Les types de noyaux incluent le noyau linéaire, polynomial, et gaussien (RBF).
Applications
Les SVM sont utilisés dans de nombreuses applications, notamment la reconnaissance faciale, la classification de texte, et les bio-informatiques. Leur capacité à gérer des dimensions élevées en fait un outil précieux pour les tâches complexes.
- Reconnaissance d'images
- Analyse de données financières
- Détection de spam
- Bio-informatique pour la classification de protéines