サポートベクターマシン (SVM)
意味・解説
データを2つのグループに分類する際、境界線とデータとの距離（マージン）が最大になるように線を引く機械学習の手法。
境界線に最も近いデータ点（サポートベクター）を基準にし、未知のデータに対しても高い精度で分類できる。次元を上げて複雑な境界を作る「カーネル法」などの拡張性も持つ。
くわしく
「最も公平な境界線」を引く技術です。
1.マージン最大化：
ただ分けるだけでなく、両方のグループからできるだけ離れた「道幅」の広い境界線を引きます。
2.頑健性：
境界線に余裕があるため、多少のノイズや新しいデータが来ても、正しく分類できる（汎化性能が高い）性質があります。ポイントは、少量の学習データでも非常に強力な分類能力を発揮し、文字認識や画像診断などで広く実績があるからです。
例文
スパムメールの自動判別において、学習データが少ない初期段階でも高い精度を誇るサポートベクターマシンを導入した。
分類: 分類アルゴリズム