SVM分類器の計算
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「SVM分類器の計算」の解説
ソフトマージンSVM分類器の計算は、次のような式を最小化することになる [ 1 n ∑ i = 1 n max ( 0 , 1 − y i ( w T x i − b ) ) ] + λ ‖ w ‖ 2 ⋯ ⋯ ( 2 ) {\displaystyle \left[{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\max \left(0,1-y_{i}(\mathbf {w} ^{T}\mathbf {x} _{i}-b)\right)\right]+\lambda \|\mathbf {w} \|^{2}\qquad \cdots \cdots \,(2)} 線形分離可能な入力データに対して、 λ {\displaystyle \lambda } の値を充分に小さく取るとハードマージン分類器が得られる。以下に詳述する古典的なアプローチは、(2) を 二次計画法問題に帰着するものである。
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