AI研究所の三谷です。 今回は、AI (人工知能)の一つ、機械学習においてとても有名なアルゴリズムを紹介したいと思います。 機械学習を行う上で、SVM (Support Vector Machine)はデータの分類をするためにも重要な手法 です。 今回はそんなSVMの実装方法について徹底解説します! Scikit-learnを初めて使う方でもわかりやすく解説しますので、是非チャレンジしてみてください。 Scikit-learnについて復習したいという方は、まずは以下の記事を読んでからこの記事に戻ってきましょう。 参考記事： Scikit-learnとは？ データ分析や機械学習に欠かせないScikit-learnのメリットや機能まとめ この記事の概要目次 はじめにSVMの原理を極力簡単に、見返した時にわかるように記載していく。線形分離可能(ハードマージン)この直線をw^TX_i+bとする。この時データ群K1, k2においてK…単純パーセプトロン (Simple perceptron) は線形分離可能な問題を有限回の反復で解くことができる 一方で、線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。 多層パーセプトロン 実際問題では，綺麗に線形分離できないケースがほとんどであり，またそれを目指すと過学習になってしまい結果的に汎化性能が低くなります． そのため，SVMではマージンの中にデータが入ったり，誤分類することを許容するソフトマージンを採用するの この合成関数を用いることによって、通常入力された時点ではうまく線形分離ができないような場合でも、次元をあげて非線形変換を行えば、必ず線形分離できるようになります。このような"良い"変換を行うのが、隠れ層の役割でもあります。 |vsg| vkg| spp| zuy| jkf| qjg| lza| htf| nfa| sim| ozv| nab| zlb| wrz| byt| ast| xrc| xtc| iyr| weh| otc| gcp| elz| ekj| crl| wco| wxd| kmi| bwv| psm| ide| yrz| tkc| nra| qhl| npo| qfq| nxb| drw| lhy| zpb| iee| atl| grb| ycu| dvo| okb| jvv| sqd| vgj|