機械学習アルゴリズムのしくみを解説 「サポートベクトルマシン」と「k-means法」とは

本記事は『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』からの抜粋です。掲載にあたり、一部を編集しています。 サポートベクトルマシン（カーネル法） ディープラーニングが登場する少し前には、カーネル法を用いたサポートベクトルマシンは大変人気がありました。 サポートベクトルマシンにカーネル法というテクニックを導入することで、複雑なデータに対して人手で特徴量を作らなくとも扱えるようになったためです。もちろん、今もさまざまな分類・回帰の問題に使われるアルゴリズムです。 概要 本節ではサポートベクトルマシンにカーネル法を導入することで、複雑な決定境界を学習できることを説明します。ここでは分類を例にとって説明していますが、回帰にも同様にカーネル法を利用できます。 線形サポートベクトルマシンではマージン最大化により、データからなるべく離れた「良い」決定境界を得ることができます。しかし、決定