サポートベクターマシン - 大人になってからの再学習

名前だけ見るとちょっとカッコイイ。

Support Vector Machineの頭文字をとって SVM とも呼ばれる。
画像中のパターン認識の分野でよく使われる。

簡単に言ってしまうと次のようなもの。

・データ群を2つのグループに分類するために使用される手法。
・2つのグループの境界（2次元なら境界線、3次元なら境界面）を決定して、個々のデータがどちらのグループに属するかを決定する。
・正解のわかっているデータを参考にして、境界を決める（学習する）。

どのようにグループ分けをするか（＝どのように境界線を決定するか）、を示すイメージは次の通り

（出展：上記PDF）

○と□で示されるようなデータが平面上に散らばっているときに、その2つのグループをうまく分離する境界線を決定することが目的になる。

黒塗りされた記号をサポートベクターと呼び（個々のデータは複数の変数を持つベクタと考えられる）、このサポートベクターからできるだけ離れた場所に境界線が設定される。

この境界線の位置は、正しい分類があらかじめわかっているデータ（訓練データ）を使って決定する。

これは、2つのグループを正しく分類し、かつ、サポートベクターからできるだけ離れた場所にある、という制約付き最適化問題の解として求めることができる。