サポート ベクター マシンの基礎と応用

サポート ベクター マシンとは

サポート ベクター マシン（SVM）は、統計的学習理論に基づいた機械学習の一手法であり、主に分類問題や回帰問題に使用されます。1990年代に最初に提案され、特に高次元のデータを扱う際にその力を発揮します。

SVMの基本原理

SVMは、異なるクラスのデータを線形または非線形に分割する超平面を見つけることを目的としています。詳しくはこちら。データセットに対してマージン（隙間）を最大化することにより、汎化能力の高いモデルを構築します。

SVMの特徴

• 高次元データに強い
• 計算コストが高くなることがある
• カーネル法により非線形問題にも対応可能

SVMの応用例

SVMは、顔認識や手書き文字認識、スパムメール検出など、さまざまな分野で応用されています。応用事例を知ることで、SVMの多様な使い方が理解できるでしょう。

まとめ

サポート ベクター マシンは、特にデータが高次元である場合に優れた性能を示す強力な機械学習アルゴリズムです。理解を深めるためには、実際にデータを使ってモデルを構築してみることをお勧めします。