サポートベクターマシン#
読み: さぽーとべくたーましん
英名: Support Vector Machine
英名の頭文字をとって SVM と表記することもある. 学習データからクラス識別器を構成する手法の一つ. 一番単純なサポートベクターマシンは,学習データをクラスごとに分離する平面を求める. これは二次計画問題として定式化される. 線形分離不可能なデータに対しては,分離平面からの違反量を最小化する. また,データを特徴空間と呼ばれる空間に射影し,その空間上で平面分割する方法もある. 近年,分割する空間を平面ではなく正定値の二次曲面にする方法 [1] も提案されている. この場合,正定値計画問題として定式化される.
参考文献
[1]
Hiroshi Konno, Jun-ya Gotoh, Takeaki Uno, and Atsushi Yuki. A cutting plane algorithm for semi-definite programming problems with applications to failure discriminant analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 146(1):141–154, sep 2002. URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0377042702004247, doi:10.1016/S0377-0427(02)00424-7.