サポートベクターマシーンを可視化する - Qiita

サポートベクターマシーンは「マージンを最大化する直線を引く」と説明されます。 しかしソフトマージンの説明以降, 個人的に混乱したので 可視化して説明できるようにしました。 データセットの用意 ライブラリの import import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.svm import SVC データセットの用意 今回はランダムなデータに直線を引いた data1 を用意しました。 data1 はランダムな$N(0, 1)$のノイズデータを生成し, ボーダー(border: $x_2 = f(x_1)$)の直線で2クラスに分けます。 マージンは2クラスを分ける直線からmergine