AS10.pdf2008 年度前期 応用統計学 第９回 判別分析とパターン認識 (3) − サポートベクタマシンとカーネル法 サポートベクタマシンは，空間中に配置された点の２つの集合を最適に分離する境界を，その集合に 属する点の分布を表す確率分布モデルを考えることなく求める方法です．その基本的アイデアは大変簡 単で，「境界を，それぞれの集合でもっとも境界に近い点のどちらからも，もっとも遠くなるように置 く」というものです．この簡単な考え方はかなり古くからあるものですが，最近ふたたび脚光を浴びて います．それは，空間をさらに高次元の空間に変換するのと同等の操作を行なう「カーネル法」という 方法を導入することによって，線形でない「曲がった」境界を求めることができるようになり，より複 雑な認識問題に対応できるようになったためです． 基本的なサポートベクタマシン まず最初に，前回のニューラルネットワークについて
