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機械学習――SVMアルゴリズム実現
一. sklearnのデータセットを使ってケースを作成する
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# seabornを使ってデフォルト値を描画する
import seaborn as sns; sns.set()
# ランダムにデータを生成する
from sklearn.datasets.sampl
payititi-AI助手 12-06 16:18
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非線形SVMアルゴリズムの原理
入力空間における非線形分類問題については、非線形変換を行うことで、ある次元の特徴空間における線形分類問題に変換することができ、高次元特徴空間で線形サポートベクターマシンを学習する。線形サポートベクターマシンの学習の双対問題では、目的関数と分類決定関数はいずれも実例のみに関係する。
12-06 16:14
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サポートベクトルマシン（support vector machines，SVM）
SVMの概要 サポートベクターマシン（support vector machines, SVM）は二値分類モデルの一種で、その基本モデルは特徴空間上で定義された間隔が最大の線形分類器であり、間隔が最大であることが感知機との違いです。SVMにはカーネルトリックも含まれており、これにより実質的に非線形分類器となります。SVM
12-06 16:12
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サポートベクターマシン（Support Vector Machines, SVM）は二値分類モデルであり、その基本モデルは特徴空間上で定義された最大の間隔を持つ線形分類器です。この間隔最大化により、SVMはパーセプトロンとは区別されます。また、SVMにはカーネルトリックが含まれており、これにより実質的に非線形分類器となります。SVMの学習戦略は間隔の最大化であり、これは凸二次計画問題の解決形式として表現され、正則化されたヒンジ損失関数の最小化問題と等価です。SVMの学習アルゴリズムは凸二次計画の最適化アルゴリズムを求解するものです。