いう新しいデータを使って分類を行ってみましょう。実際負の値を取るのかを確かめてみるということになります。新しいデータ点を緑色でプロット。訓練データと入力データを代入します。求まり、確かに負例であると分類しました。今回は訓練データが二点だけでした。従って制約条件を満たしながら最大化問題を解くことが簡単にできましたが、実際にデータ点が増えると手計算では無理になります。その場合は二次計画法という手法を使うことでシステマチックに解くことができます。現実の問題:データが混ざっている今回は二点を使って完全に分類できるデータを使いましたが、実際には負例と正例がわずかに重なっているようなデータを使う場合もあるでしょう。カーネル法を用いれば線形分離不可能な問題も分類できるため、混ざっているデータすらも無理やり分類できてしまいます。それは単なる過学習に過ぎなく、実際には誤りを少し許しても良いから、妥当な境界を求めたいということになります。その場合は「ソフトマージン」という概念を用いて最適化問題を書き換えることになりますが、それほど難しくはありません。していると見ることもできます。そのような見方は、他のロジスティック回帰分析などとの違いを理解することに役立つでしょう。正則化項だけが目的関数になっていたということになります。»プロフィール自分が勉強していく上で学んだことなどをまとめていきたいと思います。ML_deepスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。