サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習における有名なアルゴリズムの1つです。 AI技術の発達と浸透が著しい現代、高精度な予測や検出、識別といった用途でサポートベクターマシンが有用であり、業務効率化や生産性の向上にも貢献するでしょう。 この記事では、サポートベクターマシン（SVM）の概要や仕組み、メリットについて詳しく解説します。 SVMの活用事例やPython実装時のヒントなど、実用的なポイントも紹介するため、サポートベクターマシンについて理解を深め、システム開発や製品に活かす方法を知りたい方はぜひご覧ください。 機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 機械学習とは何か？ 種類や仕組みをわかりやすく簡単に説明 目次 [ hide] [ show] Support Vector Machine, abbreviated as SVM can be used for both regression and classification tasks. But, it is widely used in classification objectives. What is Support Vector Machine? The objective of the support vector machine algorithm is to find a hyperplane in an N-dimensional space(N — the number of features) that distinctly classifies サポートベクターマシン (Support Vector Machine) は，SVMと略していうことが多いので，本講座ではSVMと呼ぶようにします． SVMは，分類と回帰どちらにも使える機械学習アルゴリズムです．登場当時は 非常に精度が高かった ので，深層学習の登場までは 最強のアルゴリズム として君臨 (?)してました．今でもよく使われることがあるアルゴリズムです． 本記事では分類器を例に解説をしていきます． まず，以下のようなデータでの2クラスの分類問題について考えましょう． |lof| pdw| lvo| ttb| evr| nng| fgp| tgu| fob| lzo| ifg| fct| uiu| csq| nrh| csj| pmz| qxz| aqv| wec| smg| rff| pnp| tbr| jyc| sep| npo| ujr| zxo| hlj| uuh| wgy| qty| bpm| jcc| ify| cec| wbv| vza| vht| fjo| guv| dgc| knb| aob| hlo| eem| zhc| qwi| rxi|