サポートベクターマシン 〜パターン認識〜 - ナンバーズ予想で学ぶ統計学

サポートベクターマシンの説明 サポートベクターマシン(Support Vector Machine: SVM)とは機械学習における教師あり学習の パターン認識 のアルゴリズムのひとつである。 パターン認識とは「何らかの入力が与えられたときに、 その入力パターンを解析して適切なカテゴリに分けること」。 「顔であるかないか」といったふたつに分類する画像認識や、「どの文字であるか」といった文字認識(複数の分類)などに用いられる。 教師データとして与えられたデータを分類したあとに、未知のデータ(学習しなかったデータ)をうまく分類するのが SVM の役目。 画像認識の例: 歪んだ文字が撮影された写真(画像データ)と、その文字が何であるかという問題と回答を SVM に学習させる。つまりあらかじめ識別、分類した結果をコンピュータに覚えさせる。 この学習を繰り返す。 未知の写真(画像データ)を SVM に