- @ThothChildren
- 2017.9.13
- PV 127
線形SVM
ー 概要 ー
線形SVMは線形なモデルを学習して識別を行うSVM(Support Vector Machine).
線形分離可能なデータに対して有効.
この章を学ぶ前に必要な知識
効果
- 線形分離可能なデータに対して有効な学習する
解 説
この章を学んで新たに学べる
Comments
Reasons
知識: SVMとは
SVM(Support Vector Machine)は、分類等を行える教師あり学習によるパターンモデル.
よくある訓練データを見分けて終わりという学習ではなく、なるべく訓練データを明確に分けられるように工夫することで、未知のデータにも対応している.
知識: ソフトマージン
SVMにおいて入力されるデータが完全に分離できるものの場合その想定のもとハードマージンという分離を前提とする手法によって学習をしていた.しかし完全に分離できるものとは限らない場合にはうまく学習ができなくなってしまうため、多少分離できなくても許容するソフトマージンという手法が提案された.