はてなブックマーク

#1. サポートベクターマシン(Support Vector Machine：SVM)とは 前回の単純パーセプトロンからの機械学習入門では単純パーセプトロンの学習手法は、誤差関数の勾配を利用してどんどん誤差関数を小さくしていくというものだった。 だが、この手法には下記の2点の課題がある。 ・モデルの汎化能力が保証されない。 ・線形分離可能な問題で利用できない。 ここで、モデルとは学習が終わったあとの$f(x)$の式のことを指す。 また、汎化能力とは学習時に与えられた訓練データだけに対してだけでなく、未知の新たなデータに対するクラスラベルや関数値も正しく予測できる能力のことを指す。 そもそも、単純パーセプトロンのような機械学習を利用する目的は、スパムメールの例であれば、学習では使っていないメールでも上手くスパムかどうかを分類することである。 決して、以前にきたことのあるメールだけを分類すれば