2乗誤差最小化を基礎におく線形識別器の欠点を克服する識別器の学習として有名なサポートベクターマシンについて、原理、学習アルゴリズムについて説明する。さらに回帰の応用したサポートベクター回帰についても説明する。
やる夫はSVMを実装したようです やる夫で学ぶ非線形なSVM
2乗誤差最小化を基礎におく線形識別器の欠点を克服する識別器の学習として有名なサポートベクターマシンについて、原理、学習アルゴリズムについて説明する。さらに回帰の応用したサポートベクター回帰についても説明する。
[メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論
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
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