数学では、「正しい」とするいくつかの前提から出発して、「正しい」ものを論理的に導出していきます。 様々な問題に対して、その答えが「正しい」ことが説明できるように一緒に学んでいきましょう！
第7話 微分 - ６さいからの数学
数学では、「正しい」とするいくつかの前提から出発して、「正しい」ものを論理的に導出していきます。 様々な問題に対して、その答えが「正しい」ことが説明できるように一緒に学んでいきましょう！
サポートベクターマシンの詳しい理論的な解説について【線形分離可能な場合】
こんにちは．けんゆー（@kenyu0501_)です． ここでは，サポートベクターマシンの理論的な解説をしていきます． 色々と長くなってしまそうなので，とりあえず線形分離可能な場合のみでまとめます． サポートベクターマシンSVMマージン最大化する線を引くこと２つのクラスK1とK2をもつ，線形分離可能なデータに対して，マージン最大化する線を引くための理論的な解説を行います． サポートベクターマシンは，上の図のような線を引くことです． 直線よりも上にあるデータは，クラス1(K1)に属し，直線よりも下にあるデータ群はクラス2(K2)に属します． SVMでは，n次元実数ベクトルwと，バイアスと呼ばれるスカラー変数bをマージン最大化するような最適化問題を解くことによって決定します．(2次元空間だと，それぞれ，w：傾き，b：切片に対応するものです．) ハードマージン線形分離が可能な場合，訓練データの点全
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