簡易用語説明【SVM】
教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）, Alexey Ya. Chervonenkis が線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年に Bernhard E. Boser, Isabelle M. Guyon, ウラジミール・ヴァプニク（英語版）が非線形へと拡張した。
サポートベクターマシンは、現在知られている手法の中でも認識性能が優れた学習モデルの一つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮することができる理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためである。（引用元：wikipedia）
SVMの情報
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最も一般的に使用される英文表記
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SVM |
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音・読み
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エス ヴィ エム |
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最も一般的に使用される和文表記
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サポートベクターマシン |
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別表記①
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support vector machine |
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別表記②
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該当なし |
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別表記③
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該当なし |
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G検定シラバス
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なし |
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E資格シラバス
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なし |
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備考欄
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ー |
