Tanakky https://blog.hatena.ne.jp/Tanakky/ Tanakkyの留学ライフ https://tanakky.hatenadiary.org/ サポートベクターマシン(SVM)は各クラスのデータ点からの距離（マージン）を最大化する超平面を 求めることにより、クラス分類を行う学習モデルのことである。 サポートベクターとは求める超平面に最も近い位置にあるデータ点のことで、 超平面はこのサポートベクターのみで決まる。 SVMは、原理的には線形分類しかできないが、カーネルトリックという手法を 用いることで非線形分類も可能とするのが最大の特徴である。 SVMは学習モデルとしての評価も高く、タンパク質立体構造分類やマイクロアレイ解析などの生物学に よく応用される。 実際にSVMのプログラムを書くのはアルゴリズムを知る上で重要であるが、 それは敷居… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftanakky.hatenadiary.org%2Fentry%2F20080227" title="サポートベクターマシン - Tanakkyの留学ライフ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/Tanakky/20080227/20080227224752.png Hatena Blog https://hatena.blog 2008-02-27 00:00:00 rich https://tanakky.hatenadiary.org/entry/20080227 1.0 100%