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定義-Support Vector Machine（SVM）とはどういう意味ですか？
サポートベクターマシン（SVM）は、分類および回帰分析のためにデータを分析する機械学習アルゴリズムです。 SVMは、データを調べて2つのカテゴリのいずれかに分類する教師あり学習方法です。 SVMは、2つの間のマージンを可能な限り離して、ソートされたデータのマップを出力します。 SVMは、テキストの分類、画像分類、手書き認識、および科学で使用されます。
サポートベクターマシンは、サポートベクターネットワーク（SVN）とも呼ばれます。
Techopediaがサポートベクターマシン（SVM）を説明
サポートベクターマシンは、データを2つのカテゴリに分類する教師あり学習アルゴリズムです。 既に2つのカテゴリに分類されている一連のデータでトレーニングされ、最初にトレーニングされたときにモデルが構築されます。 SVMアルゴリズムのタスクは、新しいデータポイントがどのカテゴリに属するかを判断することです。これにより、SVMは一種の非バイナリ線形分類器になります。
SVMアルゴリズムは、オブジェクトをカテゴリに配置するだけでなく、グラフ上でオブジェクト間のマージンをできるだけ広くする必要があります。
SVMのアプリケーションには次のものがあります。
- テキストとハイパーテキストの分類
- 画像分類
- 手書き文字を認識する
- タンパク質分類を含む生物科学
