サポートベクターマシン
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サポートベクターマシン(英: support-vector machine, SVM)は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニクとAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。
- ^ V. Vapnik and A. Lerner. Pattern recognition using generalized portrait method. Automation and Remote Control, 24, 1963.
- ^ “Why is the SVM margin equal to ”. Mathematics Stack Exchange. 20150530閲覧。
- ^ Ioannis Tsochantaridis; Thorsten Joachims; Thomas Hofmann; Yasemin Altun (2005). “Large Margin Methods for Structured and Interdependent Output Variables”. The Journal of Machine Learning Research 6 (9): 1453-1484 .
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