サポートベクトルマシン

サポートベクトルマシンはSVDと略される。

1995年頃にAT&TのV.Vapnikが発表したパターン識別用の教師あり機械学習方法

「マージン最大化」というアイデア等で汎化能力も高め、現在知られている方法としては、最も優秀なパターン識別能力を持つ

データを2つのグループに分ける問題には優れているが、複数のグループに分ける問題にはそのまま適用できない。

計算量が多いことやカーネル関数の選択の基準も無い等が課題

出典：サポートベクターマシン（SVM）