サポートベクターマシンPythonの例。サポートベクターマシン（ SVM ）は、分類、回帰、さらには外れ値の検出を実行できる教師あり機械学習アルゴリズムです。線形SVM分類器は、2つのクラスの間に直線を引くことによって機能します。

次に、SVMについて説明できますか？ SVMまたはサポートベクターマシンは、分類と回帰の問題の線形モデルです。これは、多くの実用的な問題のためによく線形および非線形問題や仕事を解決することができます。 SVMの考え方は単純です。アルゴリズムは、データをクラスに分離する線または超平面を作成します。

同様に、SVMとは何ですか？どのように機能しますか？

SVMは、データを高次元の特徴空間にマッピングすることで機能します。これにより、データが線形分離可能でない場合でも、データポイントを分類できます。カテゴリ間のセパレータが見つかり、データは、セパレータを超平面として描画できるように変換されます。

サポートベクターマシンは何に使用されていますか？

SVMは、分類または回帰の問題に使用できる教師あり機械学習アルゴリズムです。カーネルトリックと呼ばれる手法を使用してデータを変換し、これらの変換に基づいて、可能な出力間の最適な境界を見つけます。