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Cette séance de cours couvre la dérivation de Linear Support Vector Machine (SVM) à partir du concept de marge de classificateur, le calcul de la distance à l'hyperplan de séparation, la détermination des contraintes, la résolution du problème d'optimisation contrainte, l'interprétation de la solution, et de discuter de la double optimisation en utilisant les conditions Karush-Kuhn-Tucker (KKT).