アルゴリズム の サポートベクターマシンに関する解説。

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サポートベクターマシン

読み方、または別称:さぽーとべくたーましん

サポートベクターマシン(Support vector machine、SVM)とは、識別手法のひとつで、教師あり学習を用いる。パターン認識や回帰分析へ適用でき、現在知られている多くの手法の中で、一番認識性能が優れた学習モデルである。基本的に、線形入力素子を利用し、2クラスのパターン識別器を構成する。 訓練サンプルから、マージン最大化という基準で線形入力素子パラメータを学習し、もっとも簡単な場合で与えられたデータを線形分離することが可能である。
この時、SVMは与えられたサンプルをより大胆に区切る境目を学習し、その結果得られた超平面は境界にもっとも近いサンプルとの距離が最大となるものとなる。
サポートベクターマシンは、本来線形分離不可能な問題には適用できないが、再生核ヒルベルト空間の理論を取り入れたカーネル関数でパターンを有限または無限次元の特徴空間へ写像する。
この手法が、1992年にVladimir Vapnikらによって提案され、非線形分類問題にも優れていることから、近年注目を浴びている。

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