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【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 1.4. サポートベクターマシン - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/modules/svm.html 教師付き学習 を google 翻訳した ユーザーガイド目次 ... http://scikit-learn.org/0.18/modules/svm.html 教師付き学習 を google 翻訳した ユーザーガイド目次 scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 1. 教師付き学習 より 1.4. サポートベクターマシン **サポートベクトルマシン(SVM)**は、「分類」、「回帰」および「異常値検出」に使用される教師あり学習方法のセットです。 サポートベクターマシンの利点は次のとおりです。 高次元空間で効果的です。 次元の数が標本の数よりも多い場合でも効果的です。 意思決定関数(サポートベクトルと呼ばれる)でトレーニングポイントのサブセットを使用するため、メモリ効率も高くなります。 汎用:決定関数には異なるカーネル関数を指定できます。 共通のカーネルが提供されていますが、カスタムカーネルを指定することもできます。 サポートベクターマシンの欠点は



2017/08/03 リンク