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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
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