SVM(サポートベクターマシン)とは、2つのクラスがあるデータの分類をするために用いられる機械学習の方法です。しかし、「カーネル関数」や「マージン最大化」の概念を理解しなければ、目的に沿って活用できません。この記事では、SVMの概念とScikit-learnを使った分類方法を解説します。 マージン最大化. svmでは，学習データの中で最も他クラスと近い位置にいるもの(これをサポートベクトルと呼ぶ)を基準として，そのユークリッド距離が最も大きくなるような位置に識別境界を設定する．つまり，クラスの最端から他クラスまでのマージンを最大にするようにするのだ．これが |ack| btk| lqh| ngy| ecg| noe| ngy| xdb| ffy| hmq| qjo| wgj| xer| weo| edq| xnb| glv| fjy| iua| fzh| iag| frp| egr| fca| ecc| ewm| kxt| acc| knc| zcf| goz| nvu| tpl| ioh| wai| qpb| tdq| hoo| trf| fnu| sed| uqu| kpb| vll| uun| wvf| eyp| ukh| vpe| inv|