サポートベクターマシン (SVM)とは

機械学習(教師あり学習)の手法の1つ．分布しているデータの適切な境界線を求めるアルゴリズム．
一般的には2クラスに分類する手法として使われることが多いが，回帰手法にも使用されることがある．多クラス分類問題は，決定木やニューラルネットワークを用いることが多い．

マージン最大化
異なるクラスの各データ点の距離が，最大化すること．

スラック変数
誤分類やマージンをはみ出た場合の誤差を測る変数のこと．

ハイパーパラメータ
誤分類をどの程度許容するかを学習の前段階で決める変数(パラメータ)のこと．
参照：ハイパーパラメータの最適な探索
⇢ ゼロから作るディープラーニング(Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)のp.197〜

カーネル関数
データをあえて高次元に写像(カーネルトリック)することで，線形分離不可能な問題を線形分離可能な問題へ変換する．

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