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Les algorithmes d'apprentissage supervisé en Machine Learning

 Quels sont les algorithmes d'apprentissage supervisé les plus répandus en ML ?  C'est un réel plaisir de vous retrouver la team #TheDayInfo 😎pour un nouvel article.  Nous allons découvrir aujourd'hui les algorithmes d'apprentissage supervisé en ML(Machine Learning).  Pour tout savoir sur la méthode d'apprentissage supervisé, je vous invite à lire mon article là dessus. Exemple d'un algorithme Le SVM (Support Vector Machine) En apprentissage supervisé, lorsqu'on veut résoudre des problèmes de régression, de classification ou détecter des valeurs abbérantes avec moins de puissance de calcul, SVM est l'algorithme de choix.  Le principe ici avec le SVM est de trouver un hyperplan dans un espace à N-dimensions (avec N = au nombre de caractéristiques) qui classe distinctivement les points de données. Arbre de décision(Decision tree) Comme son nom l'indique, c'est un arbre qui aide à la prise de décision.  Pour faire simple, vous avez des données sur

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