3
item of content
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。