線形SVM 〜 コーディングに必要な式 〜 戻る 線形SVMの識別関数は,次のように定義される. ただし. は入力ベクトル,ベクトルおよびスカラーは識別関数を決定するパラメータ. ニューラル的な表現をすると識別関数は2層パーセプトロンと見ることもできて,は結合係数,はバイアス結合あるいは出力ニューロンの閾値と考えることが出来る. さて,パラメータとを学習によって求めたいわけである. SVMの学習は,バックプロパゲーションのようにこれらのパラメータを直接,逐次学習によって求めるわけではない.ラグランジュ未定乗数ベクトルを学習により求めることで,パラメータおよびを求める,というまどろっこしい方法をとるのですよ.意味については次ページで説明するので,ここでは必要な式だけをまとめる. 学習データは個与えられているとし,と表す.これらのデータを2つのクラスおよびに分離することを考え