SVMを使うとなにが嬉しいの？SVM を使うと，なにが嬉しいの？ 戻る さて，SVM(Support Vector Machine)と言われるものが最近，巷（って言っても，主にパターン認識の分野だけどね）をにぎわしているんだけれど，いったいなにがすごいのだろう？ SVMは，パターン識別手法の一つなんだけれども，これまでもパターン識別手法というのはいくつも提唱されている． ニューラルネットワークを使ったパターン識別手法として最も親しみ深いのは，多層パーセプトロンをバックプロパゲーションで学習させる方法だけれど，SVMはバックプロパゲーション学習と比べてどんな「嬉しい」ことがあるんだろうか． ぶっちゃけた話，SVMの最大の特徴は「マージン最大化」にある．じゃあこの「マージン最大化」とは，なんだろう． ここで，「識別線の引き方」というものを考えてみたい． まず，2次元の特徴空間に次のような2つのクラスAと
https://scikit-learn.org/stable/machine_learning_map.html
