線形分離不可能な問題への適用
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/05 23:41 UTC 版)
「サポートベクターマシン」の記事における「線形分離不可能な問題への適用」の解説
1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）、Alexey Ya. Chervonenkis が発表した初期のサポートベクターマシンは、線形分類器にしか適用できなかった。しかし、再生核ヒルベルト空間（英語版）の理論を取り入れたカーネル関数（英語版）を用いてパターンを有限もしくは無限次元の特徴空間（英語版）へ写像し、特徴空間上で線形分離を行う手法が 1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニク（英語版）らによって提案された。これにより、非線形分類問題にも優れた性能を発揮することがわかり、近年特に注目を集めている。 なお、カーネル関数を取り入れた一連の手法では、どのような写像が行われるか知らずに計算できることから、カーネルトリック (Kernel Trick) と呼ばれている。 主に下記のカーネル関数がよく使われていてLIBSVMでも実装されている。 線形 多項式 放射基底関数 シグモイド関数
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