各データ点との距離が最大となるような境界線を求めることで、パターン分類を行う
浅川 伸一,江間 有沙,工藤 郁子,巣籠 悠輔,瀬谷 啓介,松井 孝之,松尾 豊. 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト (Japanese Edition) (Kindle の位置No.1755). Kindle 版.
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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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サポートベクトルマシン |
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最も一般的に使用される和文表記
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サポートベクトルマシン |
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別表記①
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別表記②
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別表記③
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G検定シラバス
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あり |
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備考欄
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