サポートベクトルマシン (support vector machine; SVM)

SVM の長所:

  • できるだけ真ん中を通るように識別面を作るので汎化能力が高い.
  • 非線形にしてもグローバルミニマムが求まる.
  • 一部のサンプルだけを使って識別関数が書けるので,必要メモリは少ない.

SVM の短所:

--あかほ

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Last-modified: 2012-06-30 (土) 16:40:08 (1624d)