SVM

正例と負例からなる訓練データから,分離平面を学習する線形2クラス分類器.古典的な線形判別分析に似ているが,2点の違いがある.①SVMは,正例(負例)の中心値ではなく,分離平面に近い例に着目する(large margin classifier).②適切な類似度関数(カーネル関数)を与えることで,(元の特徴量空間では)非線形な分離曲面が学習できる.

実験医学増刊 Vol.26 No.7

参考書籍

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