エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
機械学習入門~ハードマージンSVM編~ - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
機械学習入門~ハードマージンSVM編~ - Qiita
1. サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)とは 前回の単純パーセプトロンからの機械学習... 1. サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)とは 前回の単純パーセプトロンからの機械学習入門では単純パーセプトロンの学習手法は、誤差関数の勾配を利用してどんどん誤差関数を小さくしていくというものだった。 だが、この手法には下記の2点の課題がある。 ・モデルの汎化能力が保証されない。 ・線形分離可能な問題で利用できない。 ここで、モデルとは学習が終わったあとの$f(x)$の式のことを指す。 また、汎化能力とは学習時に与えられた訓練データだけに対してだけでなく、未知の新たなデータに対するクラスラベルや関数値も正しく予測できる能力のことを指す。 そもそも、単純パーセプトロンのような機械学習を利用する目的は、スパムメールの例であれば、学習では使っていないメールでも上手くスパムかどうかを分類することである。 決して、以前にきたことのあるメールだけを分類すればい