SVM

SVMは，空間を超平面で分割することにより2つの分類からなるデータを分類する手法である．このとき，2つの分類が正例と負例からなるものとすると，学習データにおける正例と負例の間隔(マージン)が大きいものほどテストデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ，このマージンを最大にする超平面を求めそれを用いて分類を行う．