SVM

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. RF : Random Forest Rôle et explication Le RF est un algorithme d’apprentissage supervisé qui construit une multitude d’arbres de décision lors de l’entraînement et sort la classe qui est la mode (classification) ou la moyenne (régression) des...
  2. GLM : Generalized Linear Model (Modèle Linéaire Généralisé) Rôle et explication Le GLM est une extension de la régression linéaire qui permet de modéliser des relations entre des variables indépendantes et des variables dépendantes qui ne suivent pas...
  3. XGBoost : Extreme Gradient Boosting Rôle et explication XGBoost est une implémentation améliorée de l’algorithme de gradient boosting. Il est rapide et performant, et largement utilisé dans les compétitions de science des données pour résoudre des problèmes de...
  4. KNN : K-Nearest Neighbors (K plus Proches Voisins) Rôle et explication Le KNN est un algorithme de classification qui classe un point en fonction de la majorité des k points voisins les plus proches. C’est une méthode d’apprentissage...
  5. OLS : Ordinary Least Squares (Moindres Carrés Ordinaires) Rôle et explication L’OLS est une méthode de régression qui cherche à minimiser la somme des carrés des écarts entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle....
  6. GBM : Gradient Boosting Machine Rôle et explication Le GBM est une méthode d’apprentissage supervisé qui combine plusieurs modèles faibles (comme des arbres de décision) pour créer un modèle plus robuste. Il ajuste les modèles en minimisant l’erreur...
  7. EM : Expectation-Maximization Rôle et explication L’algorithme EM est utilisé pour trouver les estimations des paramètres maximisant la vraisemblance dans des modèles statistiques où les données contiennent des variables cachées ou manquantes. Il est utilisé pour des tâches...
  8. Dijkstra : Dijkstra’s Algorithm (Algorithme de Dijkstra) Rôle et explication L’algorithme de Dijkstra est utilisé pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe pondéré. Il est largement utilisé dans la recherche de chemin...
  9. R² : Coefficient de Détermination Rôle et explication Le R² est une statistique qui mesure la proportion de la variance dans la variable dépendante qui est expliquée par les variables indépendantes dans un modèle de régression. Un R²...
  10. K-Means : K-Means Clustering Rôle et explication Le K-Means est un algorithme de partitionnement qui regroupe les points de données en K clusters en fonction de leur proximité à des centres de clusters définis. Il est largement utilisé...