小小程序员
2021-05-15 22:42:26
コアサポートベクトルマシン（KSVM，Kernel Support Vector Machines）
ある分類アルゴリズムで、入力データベクトルをより高次元の空間にマッピングすることで、正のクラスと負のクラス間の余裕を最大化することを目的としています。ある入力データセットが100個の特徴を含む分類問題を例にとりましょう。正のクラスと負のクラス間の余裕を最大化するために、KSVMは内部でこれらの特徴を百万次元の空間にマッピングすることができます。KSVMはヒンジ損失関数を使用します。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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