非線形SVM

この章を学ぶ前に必要な知識

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非線形SVMはカーネルトリックを用いて非線形なデータに対してもSVMを適用できるようにした機械学習手法. ある条件を満たすカーネルを選択する必要がある.

ー　効果　ー

ーポイントー

非線形SVMは線形SVMでは解けないような非線形なデータに対してカーネルトリックを用いることで分離可能なデータにして学習するパターン認識手法	線形SVM
カーネルトリックでは、・RBFカーネル・多項式カーネルなどが有名. 上記のカーネル関数を入力データに対して使うことで非線形なモデルに対応できるようになる.	カーネルトリック
	XY平面では分離できなくても、より高い次元を加えたら分離できるかもしれない。その概念図

この章を学んで新たに学べる

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知識: 線形SVM

線形SVMは線形なモデルを学習して識別を行うSVM(Support Vector Machine). 線形分離可能なデータに対して有効.

知識: カーネルトリック

カーネルトリックはSVMにおいて非線形なデータを別の空間で線形分離可能なデータに帰る手法