scikit-learn : Support Vetor について
Support Vectorとは
一番はじめにこの名前をつけたのはこのペーパー(C. Cortes, V.N. Vapnik, 1995)のようだ。(wikipediaのSupport Vector Machinesの項のRef.から見つけた。)
この図に出てくるoptimal hyperplane とは二つのクラスの分類をおこなう最適な線形hyperplane(超平面)で、そのhyperplaneは各クラス側に最大のマージンを持っている。このマージンの2本の線上にある点、上の図ではグレーの四角で著されたvectorになる。これをsupport vectorと呼ぶ。
大量データがある多次元のスペースを多項式で表す時、大量の計算をどうするかというテクニカルな問題に直面する。
このhyperplaneを使うと訓練用のデータは多くなくても良いことが見受けられた。ここで使われる訓練用のデータ、マージンを決定するこのベクトルデータをsupport vectorと呼ぶ。
Support Vector Machines とは
分類および回帰分析に使用されるデータを分析する学習アルゴリズムを備えた教師あり学習モデル。wikipedia日本語ページもある。
1995のオリジナルのペーパーでは、Support Vector Networkという。
nu-Support Vector Machine (nu-SVM) とは
nuはギリシャアルファベットのnuのこと。ペーパーはこちら(Schölkopf, Smola, Williamson, and Bartlett, 2000)。
新しいパラメタ、nuを用いることでsupport vectorの数を効果的にコントロールすることができる。また、回帰の場合にはパラメータεを、分類の場合には正則化定数Cを取り除くこともできる。
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