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サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
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