SVM(Support Vector Machine)
１．SVM(Support Vector Machine) SVM(Support Vector Machine)は，1960年代に Vapnik によって提案された二値分類のための教師ありアルゴリズムである[1]。 1990年代になってカーネル学習法と組み合わせた非線形識別手法として脚光を浴びた。 そういう点で、ニューラルネットワークよりも誕生が新しい技法と言える。 図１では２次元データを平面上にプロットしたものである。○と●の２種類がある。 例えば、ある花の２品種について、花びらの長さと幅をプロットしたようなものである。 斜めに引いた実線は二つの品種を分ける境界線である。 現在プロットしているデータが学習データに当たる。 観測データに関しては、この境界線より左上側に位置するようならば、○（正）に分類し、 そうでなければ●(負)に分類するものである。 境界線の求め方を点線で示している。
[チュートリアル講演] カーネルマシン
次へ: はじめに [チュートリアル講演] カーネルマシン 赤穂 昭太郎1 Shotaro Akaho s.akaho@aist.go.jp 概要: サポートベクタマシン (SVM) に代表されるカーネルを用いた学習機械について解説する． これらにほぼ共通しているのは，基本的に線形の学習機械の延長線上にあり， ローカルミニマムの問題などが少ないこと，それから，正則化を行うことにより 高い記述能力と汎化能力を両立していることが特長である． キーワード: サポートベクタマシン，正則化，スパースネス，数理計画法， 汎化 Kernel machines such as the support vector machine are reviewed. Most of them are not suffered from the local optimum problem, because they a
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