サポートベクターマシンとは［カーネル法による非線形サポートベクターマシン］ - verum ipsum factum
ここからはこれまで述べてきたサポートベクターマシンにカーネル法を適用することにより非線形サポートベクターマシンへ拡張することを考えます。 カーネル法の導入 これまで述べてきたサポートベクターマシーン分離面が超平面であることを前提としていました。しかし、実際の問題では正例データと負例データの境界が超平面であるよりは、複雑に入り組んだ超曲面である可能性が高いことが想定されます。 このようなデータに、これまで述べてきたようなクラス境界を超平面とするサポートベクターマシーンを適用しても、高い分類性能を期待することは難しそうです。 たとえば下図のような単純なケースでさえ正例データ（○）と負例データ（×）を分ける直線は存在しないため、１００％の分類性能は達成できません。 しかし、このようなデータでも線形分離が可能になるような別の空間へ変換できれば、変換先の空間ではクラス境界が超平面になるのでサポートベ
Raspberry Piをなぜ子どもたちに与えるのか
Googleが日本のIT教育を支援、5000台のRaspberry Piを提供へ――。 Googleの支援を受け、NPO法人CANVASがこの春から本格的に活動を開始したのが、子どものプログラミング学習を支援するプロジェクト「Programming Education Gathering（PEG）」である（関連記事）。狙いは、子どもが継続的にプログラミングを学習できる場やコンテンツの提供。このPEGのワークショップを監修するのが、青山学院大学・津田塾大学 非常勤講師の阿部和広氏だ。プログラミング学習のツールとして、なぜ子どもたちに小型のPCボードであるRaspberry Piを提供するのかを同氏に聞いた。
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