Support Vector Machine (SVM) est une technique de machine learning puissante pour la régression, la détection d'anomalies et la classification linéaire ou non linéaire. Les SVM gèrent les données à haute dimension et les relations non linéaires. Ils cherchent l'hyperplan de séparation maximale entre les classes. L'usage mémoire de la fonction de décision est efficace grâce aux support vectors, un sous-ensemble de points d'entraînement. Diverses fonctions noyau peuvent être utilisées.
Qu'est-ce que les Support Vector Machines (SVM) ?