Séance de cours
SVM : Généralisation & Confiance
Description
Cette séance de cours couvre les capacités de généralisation de Support Vector Machines (SVM), expliquant comment SVM peut prédire les étiquettes de classe même en l'absence de points de données, le manque de confiance dans les prédictions et le risque de faux positifs. Il compare également SVM avec les modèles de mélange gaussien (GMM) et K-Nearest Neighbors (KNN), soulignant les avantages de SVM. L'instructeur met l'accent sur le large éventail d'applications de SVM dans divers types de données et son efficacité dans les tâches de classification à grande échelle.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.