<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>TJO</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/TJO/</author_url>
  <blog_title>渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ</blog_title>
  <blog_url>https://tjo.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>R</anon>
    <anon>DeepLearning実践シリーズ</anon>
    <anon>サンプルデータで試す機械学習シリーズ</anon>
  </categories>
  <description>Kaggleはすっかりただの野次馬の一人になって久しいんですが、しばらく前に行われたPetFinder.my - Pawpularity Contestというコンペで優勝者がSVR（サポートベクター回帰）を使ったことが話題になっていたというのを聞いて、NN全盛のこのご時世に意外だなと思ったのでした。 しかし、よくよく考えてみればかのVapnik御大がかつてSVMを考案する際にベースとしたアイデアはNNとは方向性の違う代物だったわけです。故に、例えばSVMとNNとがどのような点で異なるかが「見える化」出来れば、SVMが復権するための条件のようなものが見えてきそうです。 ということで、久しぶりに「…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftjo.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F05%2F20%2F130638&quot; title=&quot;SVMは復権し得るか？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TJO/20220520/20220520105445.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2022-05-20 13:06:38</published>
  <title>SVMは復権し得るか？</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/05/20/130638</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
