サポートベクターマシンサポートベクターマシンは、ニューロンのモデルとして最も単純な線形しきい 素子を用いて、2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプル 集合から、「マージン最大化」という基準で線形しきい素子のパラメータを学習 する。線形しきい素子は、図1に示すようなニューロンを単 純化したモデルで、入力特徴ベクトルに対し、識別関数（線形識別関数） により2値の出力値を計算する。ここで、 はシナプス荷重に対応するパ ラメータであり、はしきい値である。また、関数 は、のときをとり、のときをとる符号関数である。このモデルは、 入力ベクトルとシナプス荷重の内積がしきい値を超えればを出力し、超えな ければを出力する。これは、幾何学的には、識別平面により、入力特徴空間 を2 つに分けることに相当する。今、2つのクラスを,とし、各クラス のラベルをとに数値化しておくとする。また、訓練サンプル集合として、 個の
