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TITLE:SVM (Support Vector Machine)
- [http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%99%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3 サポートベクターマシン]@Wikipedia
- Support Vector Machine って,なに?
-- http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/index.htm
SVMの最大の特徴は「マージン最大化」にある
- サポートベクターマシン
-- http://www.ism.ac.jp/~fukumizu/ISM_lecture_2006/svm-ism.pdf
「線形モデル+高次元写像+正則化」の一つ(ほかのカーネル法と基本的に共通)
ローカルミニマムの問題がない
- サポートベクターマシン
-- http://arx.ee.utsunomiya-u.ac.jp/research/svm/index.html
1995年に,AT&TのV.Vapnikによって統計的学習理論の枠組みで提案された
学習機械のことである.SVMは,特にパターン認識の能力において,
最も優秀な学習モデルの1つであることが知られている.
*. [#sffdb44a]
- 機械学習超入門IV ~SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆
-- http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110627/1309188711
- サポートベクトルマシン (support vector machine; SVM) †
-- http://ibisforest.org/index.php?SVM
* 関連 [#rel]
- 機械学習 ([[MachineLearning]])