Algorithme SVM

1. Qu'est-ce qu'un algorithme SVM?
2. Pourquoi SVM est le meilleur algorithme?
3. Comment l'algorithme SVM est utilisé?
4. Quels sont les types d'algorithmes SVM?

Qu'est-ce qu'un algorithme SVM?

Support Vector Machine (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé à la fois pour la classification et la régression. Bien que nous disions des problèmes de régression aussi, il est le mieux adapté à la classification. L'objectif de l'algorithme SVM est de trouver un hyperplan dans un espace à n dimensions qui classe distinctement les points de données.

Pourquoi SVM est le meilleur algorithme?

Avantages du classificateur SVM:

SVM fonctionne relativement bien lorsqu'il y a une marge de séparation claire entre les classes. SVM est plus efficace dans les espaces de grande dimension et est relativement efficace de la mémoire. SVM est efficace dans les cas où les dimensions sont supérieures au nombre d'échantillons.

Comment l'algorithme SVM est utilisé?

Les SVM sont utilisés dans des applications telles que la reconnaissance de l'écriture manuscrite, la détection d'intrusion, la détection du visage, la classification des e-mails, la classification des gènes et dans les pages Web. C'est l'une des raisons pour lesquelles nous utilisons les SVM dans l'apprentissage automatique. Il peut gérer à la fois la classification et la régression sur les données linéaires et non linéaires.

Quels sont les types d'algorithmes SVM?

Les machines vectorielles de support sont largement classées en deux types: SVM simple ou linéaire et noyau ou SVM non linéaire.