Support Vector Machine
SVM は分類のために最大マージンの超平面を探索し、カーネルトリックで非線形性を実現する。解はサポートベクトルだけで決まる。
目的
少標本・高次元・非線形な分類に対して、汎化性能の保証がある強力な手法を提供する。
メカニズム
マージン 2/||w|| の最大化は、y_i(w·x_i+b)≥1 の制約下で ||w||^2/2 を最小化する問題と等価である。カーネルトリック K(x,z)=φ(x)·φ(z) により高次元空間への写像を暗黙に行う。ソフトマージンのパラメータ C はマージンと誤分類のバランスを調整する。
ユースケース
- さまざまな分類タスク
- 少標本で高次元なデータ
- 非線形な分類タスク