ハードマージン
データが綺麗に分割できることを前提とする
ソフトマージン
データが完全には分離されなくても、多少のあやまりは、許す
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SVM
・分類と回帰で利用できる
分類の時は、SVC( Support Vector Classfication)
回帰の時は、SVR( Support Vector Regresion)
・非線形の問題は、カーネルトリックと呼ばれる方法を用いる
これは、新しい事件を追加して、分類などを行うもの。
この新しい次元を計算する式を、カーネル関数とよぶ。
超平面
対象の空間よりも、次元の数が、１つ少ない空間
線形分離不可能なデータをカーネルと呼ばれる関数で、特徴量を追加して次元を上げることで、線形分離できるようにする。
ハードマージン
マージンの内側にデータが入ることを許容しない
ソフトマージン
マージンの内側にデータが入ることを許容する
