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。
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