サポートベクターマシン
サポートベクターマシン(SVM (Support Vector Machine)) 分類の境界付近の観測データだけで分類境界面を決める分類
特徴量によって対象物を分類する分類知識を得るための機械学習手法
学習方法
分類対象を特徴量によって決定される特徴空間の中の1点として表現する。次に、分類基準に従って空間を分割する平面を決めることで分類知識を表現する。このとき、空間を分割する平面と分類対象を表現する各店との距離が最大となるように平面を決定する。この操作をマージン最大化と呼ぶ。ここでマージンとは、分類によって生じた余白のことをいう マージン最大化
サポートベクター(Support Vector)
望ましい境界面の近くにある観測データの集合
このデータの集合を用いて境界面を決定する
二つの分類対象を分割する平面に最も近い点のこと
これらの点が平面をサポートしているかのように見えるから
高次元に分布するデータを分類する分類器としてのSVMをカーネル関数と呼ばれる関数を用いて写像を用いてほかの特徴空間に移すことで、計算量を減らすこと 参考文献
東京大学工学教程 情報工学 機械学習
著者 : 中川裕志
発行所 : 丸善出版株式会社