机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
データマイニング の簡単な解説
データマイニング データマイニングとは、データの集合の中から、知識を発見しよう、というものです。ここでいう知識とは、データの中に見られるルールとか法則のことです。最近データマイニングの紹介でよく使われるものに、ビールと紙おむつという言葉があります。これは、スーパーでで客の買った物を分析したら、紙おむつを買う人はビールを買うことが多い、という傾向が出てきた、ということです。この、「紙おむつを買う人はビールを買うことが多い」というのがある種の知識なのです。このような知識をデータの中から機械的に、自動的に見つけよう、というのがデータマイニングです。 この、ビールと紙おむつのような関係でしたら、単純にお客さんの買い物リストのデータを見るだけで、発見できます。しかし、例えば、5000円以上の買い物をしてくれる人は、ビールと紙おむつを買うか、トイレットペーパーとティシュペーパーと洗剤を買う（あくまで適
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
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