ML Cours10: Machines à vecteurs de support (SVM, support vector machines)

[Apprentissage Automatique / Machine Learning] Cours 10 - Machines à vecteurs de support(SVM, support vector machines) Hyperplan séparateur et marge maximale. Astuce du noyau. Classification par SVM. Régression par SVM. SVM à une classe. SVM multi-classe. Cours Apprentissage Automatique / Machine Learning [12 cours complets, Université, Français, Québec] 00:00:00 - Introduction 00:05:08 - Intuition et marge maximale 00:19:15 - Formulation de l'hyperplan 00:44:24 - Optimisation et problème dual 00:51:48 - Vecteurs de support 01:01:20 - Marge souple et variables ressort 01:16:08 - Hyperparamètre C 01:29:22 - Astuce du noyau (Kernel trick) 01:36:27 - Exemple de transformation non linéaire 01:57:21 - Noyau polynomial 02:01:20 - Noyau gaussien (RBF) 02:05:28 - Recherche par grille (Grid search) 02:11:00 - Démo interactive 02:22:15 - Classification multi-classes 02:26:10 - Régression par SVM (SVR) 02:33:06 - Tube d'insensibilité epsilon 02:44:08 - Démo pratique