マージン
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開始行:
* マージン (margin) [#z4d63a57]
//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名...
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...
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...
[[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...
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...
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...
>-- しましま
**関連項目 [#d7ece6ab]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[margin]]
#br
-[[SVM]]
-[[線形分離可能]]
-[[構造的損失最小化]]
#br
-[[検索:マージン margin]]
**リンク集 [#r5eeece3]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[Wikipedia:Margin_(machine_learning)]]
**関連文献 [#c39cdca4]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-[[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...
-[[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
終了行:
* マージン (margin) [#z4d63a57]
//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名...
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...
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...
[[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...
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...
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...
>-- しましま
**関連項目 [#d7ece6ab]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[margin]]
#br
-[[SVM]]
-[[線形分離可能]]
-[[構造的損失最小化]]
#br
-[[検索:マージン margin]]
**リンク集 [#r5eeece3]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[Wikipedia:Margin_(machine_learning)]]
**関連文献 [#c39cdca4]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-[[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...
-[[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
ページ名:
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
