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- En apprentissage automatique, le noyau polynomial est une fonction noyau couramment utilisée avec les machines à vecteurs de support (SVMs) et d'autres modèles à noyaux. Il représente la similarité des vecteurs (échantillons d'apprentissage) dans un espace de degré polynomial plus grand que celui des variables d'origine, ce qui permet un apprentissage de modèles non-linéaires. Intuitivement, le noyau polynomial ne tient pas compte uniquement des propriétés des échantillons d'entrée afin de déterminer leur similitude, mais aussi des combinaisons de ceux-ci. Dans le contexte de l'analyse de régression, de telles combinaisons sont connues comme les fonctionnalités d'interaction. L'espace caractéristique (implicite) d'un noyau polynomial est équivalent à celui de la régression polynomiale, mais sans l'explosion combinatoire du nombre de paramètres à apprendre. Lorsque les caractéristiques d'entrées sont des valeurs binaires (booléens), alors les caractéristiques correspondent à la conjonction logique des caractéristiques d'entrée. (fr)
- In machine learning, the polynomial kernel is a kernel function commonly used with support vector machines (SVMs) and other kernelized models, that represents the similarity of vectors (training samples) in a feature space over polynomials of the original variables, allowing learning of non-linear models. Intuitively, the polynomial kernel looks not only at the given features of input samples to determine their similarity, but also combinations of these. In the context of regression analysis, such combinations are known as interaction features. The (implicit) feature space of a polynomial kernel is equivalent to that of polynomial regression, but without the combinatorial blowup in the number of parameters to be learned. When the input features are binary-valued (booleans), then the features correspond to logical conjunctions of input features. (en)
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- In machine learning, the polynomial kernel is a kernel function commonly used with support vector machines (SVMs) and other kernelized models, that represents the similarity of vectors (training samples) in a feature space over polynomials of the original variables, allowing learning of non-linear models. (en)
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- Noyau polynomial (fr)
- Polynomial kernel (en)
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