##  [Machine à Vecteurs de Support](/fr/node/58880) 

  ##  [Machine à Vecteurs de Support](https://natural.quantumdictionary.io/fr/node/58881) 

  

 [![Natural & Formal Sciences Dictionary](/sites/default/files/styles/large/public/2026-01/Natural%20%26%20Formal%20Sciences.png.webp?itok=2kCDRVQv)](/topic-specific-dictionaries/natural-formal-sciences)



**Natural & Formal Sciences Dictionary**

 







 

 

 

 



 

 

 

 

Définition

Une méthode d'apprentissage supervisé qui trouve une frontière de décision (hyperplan) séparant des classes en maximisant la marge entre les vecteurs de support — les points d'entraînement les plus proches de la frontière — en mappant éventuellement les entrées dans un espace de caractéristiques de dimension supérieure via des noyaux pour gérer la non-linéarité.

 

 

 

 

 





 

 



 ##  [Machine à Vecteurs de Support](https://defense.quantumdictionary.io/fr/node/76778) 

  

 [![Defense, Security & Public Safety Dictionary](/sites/default/files/styles/large/public/2026-01/Defense%2C%20Security%20%26%20Public%20Safety.png.webp?itok=3-v4M7xK)](/topic-specific-dictionaries/defense-security-public-safety)



**Defense, Security & Public Safety Dictionary**

 







 

 

 

 



 

 

 

 

Définition

Un modèle d’apprentissage supervisé qui identifie l’hyperplan séparateur optimal entre classes en maximisant la marge entre les points les plus proches (vecteurs de support) ; la non‑linéarité est traitée par des noyaux qui mappent implicitement les entrées dans des espaces de caractéristiques de dimension supérieure. Utilisé pour classification, régression et détection d’anomalies.