Comment fonctionne le SVM ?

Comment fonctionne le SVM ?

SVM fonctionne par mappage des données à un espace d'attributs haute dimension pour que les points de données puissent être classés, même lorsque les données ne sont pas séparables sur un plan linéaire. Un séparateur entre les catégories est identifié.

Pourquoi maximiser la marge SVM ?

Dans les SVM, la frontière de séparation est choisie comme celle qui maximise la marge. Ce choix est justifié par la théorie de Vapnik-Chervonenkis (ou théorie statistique de l'apprentissage), qui montre que la frontière de séparation de marge maximale possède la plus petite capacité.

Pourquoi choisir SVM ?

Pour cette raison, un SVM va placer la frontière aussi loin que possible des carrés bleus, mais également aussi loin que possible des ronds rouges. ... Ainsi, le but d'un SVM est de trouver cette frontière optimale, en maximisant la distance entre les points d'entraînement et la frontière.

What is the main difference between a SVM and SVR?

• Boundary line: In SVM there are two lines other than Hyper Plane which creates a margin . The support vectors can be on the Boundary lines or outside it. This boundary line separates the two classes. In SVR the concept is same. Support vectors: This are the data points which are closest to the boundary.

How does SVM work?

• SVM works by mapping data to a high-dimensional feature space so that data points can be categorized, even when the data are not otherwise linearly separable. A separator between the categories is found, then the data are transformed in such a way that the separator could be drawn as a hyperplane.

What is SVM in machine learning?

• In machine learning, a Ranking SVM is a variant of the support vector machine algorithm, which is used to solve certain ranking problems (via learning to rank). The ranking SVM algorithm was published by Thorsten Joachims in 2002. The original purpose of the algorithm was to improve the performance of an internet search engine.

What is SVM algorithm?

• SVM is a supervised machine learning algorithm which can be used for classification or regression problems.