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Quand utiliser SVM ?
Les machines à vecteurs de support ou support vector machines sont des algorithmes d'apprentissage utilisés en machine learning pour résoudre des problèmes de classification, de régression ou de détection d'anomalie.
Pourquoi maximiser la marge SVM ?
Pourquoi maximiser la marge ? → il revient a l'utilisateur de SVM d'effectuer des tests pour déterminer celle qui convient le mieux pour son application. certain jeu d'entrées x, produit une sortie y = f(x). Soit un couple (X, Y ) de variables aléatoires a valeurs dans X x Y.
La marge SVM est la distance entre la limite de décision (la ligne qui sépare les deux classes) et les points de données d'apprentissage les plus proches. La marge est une mesure de l'efficacité du modèle à séparer les deux classes, et la maximisation de la marge donne un modèle plus robuste aux valeurs aberrantes.
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