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Veuillez expliquer ce qu'est le "classificateur linéaire"
gpt
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, l'objectif de la classification statistique est d'utiliser les caractéristiques d'un objet pour identifier à quelle classe (ou groupe) il appartient. Un classificateur linéaire y parvient en prenant une décision de classification basée sur la valeur d'une combinaison linéaire des caractéristiques. Les caractéristiques d'un objet sont également appelées valeurs de caractéristique et sont généralement présentées à la machine dans un vecteur appelé vecteur de caractéristique. De tels classificateurs fonctionnent bien pour des problèmes pratiques tels que la classification de documents, et plus généralement pour des problèmes avec de nombreuses variables (caractéristiques), atteignant des niveaux de précision comparables aux classificateurs non linéaires tout en prenant moins de temps à former et à utiliser.