SVM

見たことないデータに対しても性能を発揮する識別能力をもつ機械学習技術の一つです。Deep Learningが流行る現在でも少数の学習データで性能を発揮することと学習が早いことで現在でも使用されることの多い技術です。

2017.9.3

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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.

カーネルトリック

カーネルトリックはSVMにおいて非線形なデータを別の空間で線形分離可能なデータに帰る手法

非線形SVMはカーネルトリックを用いて非線形なデータに対してもSVMを適用できるようにした機械学習手法. ある条件を満たすカーネルを選択する必要がある.

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.

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.

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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.

カーネルトリック

カーネルトリックはSVMにおいて非線形なデータを別の空間で線形分離可能なデータに帰る手法

非線形SVMはカーネルトリックを用いて非線形なデータに対してもSVMを適用できるようにした機械学習手法. ある条件を満たすカーネルを選択する必要がある.

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.

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.

SVM人気知識・質問

カーネルトリック

カーネルトリックはSVMにおいて非線形なデータを別の空間で線形分離可能なデータに帰る手法

非線形SVMはカーネルトリックを用いて非線形なデータに対してもSVMを適用できるようにした機械学習手法. ある条件を満たすカーネルを選択する必要がある.

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.

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.

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.