SVMの目標は何ですか？
質問者：Terri Tremohlen |最終更新日：2020年5月18日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
SVMの目標は、トレーニングデータの異なるクラス間のマージンを最大化する最適な分離超平面を特定することです。超平面：基本的には平面の一般化です。
この点で、SVMの目的は何ですか？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。
同様に、MLのSVMとは何ですか？サポートベクターマシン（ SVM ）は、分類と回帰の両方に使用される、強力でありながら柔軟な教師あり機械学習アルゴリズムです。しかし、一般的に、それらは分類問題で使用されます。 SVMには、他の機械学習アルゴリズムと比較して、独自の実装方法があります。
したがって、SVMとは何ですか？それは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SVMの目標は何ですか？マージンはどのように計算しますか？
サポートベクターマシンの目標は、トレーニングデータのマージンを最大化する最適な分離超平面を見つけることです。この定義から最初にわかることは、 SVMにはトレーニングデータが必要であるということです。これは、教師あり学習アルゴリズムであることを意味します。
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SVMを予測に使用できますか？
サポートベクターマシン（ SVM ）は、ラベル付けされたカテゴリの1つに新しいデータ要素を割り当てる予測分析データ分類アルゴリズムです。 SVMは、画像認識、医療診断、テキスト分析などの多くのアプリケーションで正常に使用されています。
SVMはニューラルネットワークですか？
最も簡単な方法では、カーネルのないsvmは単一のニューラルネットワークニューロンですが、コスト関数が異なります。カーネル関数を追加すると、2層ニューラルネットに匹敵します。 SVMは、問題の二重定式化で最急降下法を実行します。これは、パラメーターの数に応じてより適切にスケーリングされます。
SVMはディープラーニングですか？
SVMでは、各ポイントの周りに小さな島が表示されます。ディープラーニングは、レイヤーと機能のレイヤーを組み合わせるために、複数の変換を連続して行う方法です。 SVMは通常、単一の変換のみを許可します。ニューラルネットワークでは、数十（最新の論文では数百）のレイヤーが可能です。
機械学習におけるSVMアルゴリズムとは何ですか？
「サポートベクターマシン」（ SVM ）は、分類または回帰の両方の課題に使用できる教師あり機械学習アルゴリズムです。ただし、主に分類問題で使用されます。サポートベクターは、単に個々の観測の座標です。
SVMは画像分類に適していますか？
要約：サポートベクターマシン（ SVM ）は、土地被覆マッピングコミュニティにとって比較的新しい教師あり分類手法です。それらは統計的学習理論にルーツがあり、堅牢で正確であり、少量のトレーニングサンプルを使用する場合でも効果的であるため、注目を集めています。
SVMはまだ使用されていますか？
SVMのは、彼らがために使用されるほどの人気はないことは事実である：これは、ランダムフォレストまたはディープ学習方法対SVMのための研究論文や実装のためにグーグルで確認することができます。それでも、それらはいくつかの実用的な設定、特に線形の場合に役立ちます。
SVMについて説明していただけますか？
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。
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、分類と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、テキストの分類、画像の分類、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。
SVM分類器とはどういう意味ですか？
サポートベクターマシン（ SVM ）は、分離超平面によって正式に定義された識別分類器です。言い換えると、ラベル付けされたトレーニングデータ（教師あり学習）が与えられると、アルゴリズムは新しい例を分類する最適な超平面を出力します。
SVMはバイナリ分類器ですか？
標準のSVMは、非確率的バイナリ線形分類器です。つまり、与えられた入力ごとに、2つの可能なクラスのどちらが入力のメンバーであるかを予測します。
SVMのWとBとは何ですか？
最適な超平面を定義するには、マージンの幅（ w ）を最大化する必要があります。二次計画法を使用して次の目的関数を解くことにより、 wとbを見つけます。この状況では、 SVMは、マージンを最大化し、誤分類を最小化する超平面を見つけます。
機械学習の分類とは何ですか？
機械学習と統計では、分類は教師あり学習アプローチであり、コンピュータープログラムは、与えられたデータ入力から学習し、この学習を使用して新しい観測値を分類します。
SVMでのサポートとは何ですか？
サポートベクターは、超平面に近く、超平面の位置と方向に影響を与えるデータポイントです。これらのサポートベクターを使用して、分類器のマージンを最大化します。サポートベクターを削除すると、超平面の位置が変更されます。これらは、 SVMの構築に役立つポイントです。
機械学習のカーネルとは何ですか？
機械学習では、「カーネル」は通常、非線形問題を解決するために線形分類器を使用する方法であるカーネルトリックを指すために使用されます。カーネル関数は、元の非線形観測を分離可能になる高次元空間にマッピングするために各データインスタンスに適用されるものです。
SVMのコストはいくらですか？
SVMモデルには、トレーニングエラーとマージンを制御するコスト関数があります。たとえば、コストが小さいとマージンが大きくなり（マージンがソフトになり）、誤分類が増える可能性があります。一方、コストが大きいとマージンが狭くなり（ハードマージン）、誤分類が少なくなります。
SVMのRBFカーネルとは何ですか？
機械学習では、動径基底関数カーネル（ RBFカーネル）は、さまざまなカーネル化された学習アルゴリズムで使用される一般的なカーネル関数です。特に、サポートベクターマシンの分類で一般的に使用されます。
画像処理におけるSVM分類器とは何ですか？
SVMは基本的に二項分類アルゴリズムです。それは機械学習の傘下にあります。一方、画像処理は主に画像の操作を扱います。 2つを関連付けたい場合は、 SVMを使用して画像分類を実行できます。