Les machines à vecteurs de support ou SVM (Séparateurs à vastes marges) sont des algorithmes qui séparent les données en classes. Pendant l’entraînement, un SVM trouve une ligne qui sépare les données ...

Dans le cas des SVM, des fonctions à noyau (exponentielle, gaussienne, hyperbolique, angulaire, linéaire) résolvent des problèmes de classification, de régression ou de détection d'anomalie ...