線形SVM 〜 コーディングに必要な式 〜

線形SVM 〜 コーディングに必要な式 〜 戻る 線形SVMの識別関数は，次のように定義される． ただし． は入力ベクトル，ベクトルおよびスカラーは識別関数を決定するパラメータ． ニューラル的な表現をすると識別関数は2層パーセプトロンと見ることもできて，は結合係数，はバイアス結合あるいは出力ニューロンの閾値と考えることが出来る． さて，パラメータとを学習によって求めたいわけである． SVMの学習は，バックプロパゲーションのようにこれらのパラメータを直接，逐次学習によって求めるわけではない．ラグランジュ未定乗数ベクトルを学習により求めることで，パラメータおよびを求める，というまどろっこしい方法をとるのですよ．意味については次ページで説明するので，ここでは必要な式だけをまとめる． 学習データは個与えられているとし，と表す．これらのデータを2つのクラスおよびに分離することを考え