サポートベクターマシン入門

栗田 多喜夫
Takio Kurita
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
Neurosceince Research Institute,
National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology
takio-kurita@aist.go.jp

概要:

最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の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できるのは、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。本稿では、サ ポートベクターマシンを中心に、識別器の学習において汎化性能を向上させるた めの工夫について紹介する。