マージン

マージン (margin)†

正例と負例を識別するとき，正例と負例が超平面で線形分離可能とする． この超平面から最も近い正例や負例をサポートベクトルと呼び，超平面とサポートベクトルの間の距離をマージンという． SVMはこのマージンの幅を最大化にするように，この超平面を定める．

識別超平面の両側の最近の正例や負例までの領域をマージンということもある． 実データにSVMを適用する場合は，マージンをある程度超えて存在する事例を許すソフトマージンが一般に利用される．

-- しましま

関連項目†

• margin
   
• SVM
• 線形分離可能
• 構造的損失最小化
   
• 検索:マージン margin

リンク集†

• Wikipedia:Margin_(machine_learning)

関連文献†

• Book/The Elements of Statistical Learning 12.2章
• Book/Pattern Recognition and Machine Learning 7.1章
• Book/パターン認識と学習の統計学(統計科学のフロンティア6) 第II部 3.1章
• Book/データマイニングの基礎 3.3.1節
• Book/サポートベクターマシン(知の科学) 6.3節

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