その直線のどちら側に行くのかで、判別しようとします。ちなみに、「ベクター」というのは、日本語では「ベクトル」と呼ばれることが多いです。「サポートベクトルマシン」と訳している本もあります。一本の直線の見つけ方として、サポートベクターマシンではマージンの最大化という方法を使います。新たなデータに対してもできるだけ余裕のある(汎用性の高い)モデルを作ろうとします。マージンというのは、判別の直線に特に近いデータと、直線との距離です。この距離が長ければ長いほど、汎用性が高いと考えます。実際に計算を進めると、最終的な直線の式に必要なのは、直線に特に近いデータだけになるそうです。このデータはサポートベクターと呼ばれます。RapidMinerで計算すると、どれがサポートベクターなのかも出力されています。右の図は、その出力を使って、元のデータでサポートベクターになったものに、印を付けてみたものです。「元のデータの全体的な分布に、計算が影響されにくい。」、という事でもあります。使って、もっと計算量が大きくなる時にも、活きて来ます。「元のデータの全体的な分布に、計算が影響されにくい。」や、「古典的な多変量解析と違って、正規分布を仮定しない。古典的な解析では想定外のデータを扱う時に活きて来ます。サポートベクターマシンの弱みサポートベクターマシンにも、弱点はあります。マージンの最大化をするには、領域を分ける線が、はっきりしている必要があります。全体を見渡した時には、領域を分ける線が見えている必要があります。サポートベクターマシンは結果を出せません。世の中には、一本の直線で判別しようとする事が難しい場合があり、これが一本の直線で判別する方法の弱点です。このような場合でも、一本の直線で判別しようとする方法を使えるようにしてくれます。等の、サポートベクターマシン以外の用途でも使われています。センサーデータの解析があります。カーネル関数は、扱っている問題に適したものを選ぶ事が大事としています。2011サポートベクターマシンの様々なバリエーションが紹介されています。からめたものもあります。2005サポートベクターマシンで使われる数学の部分を、やさしくコンパクトにまとめた本として作られているようです。サポートベクターマシンの違いなどがコンパクトにまとまっています。2008サポートベクターマシンがひとつの章になっています。サポートベクターマシンは、「本質的には3層のニューラルネットワーク」としています。カーネル法を先に説明してから、カーネル法を使う代表的な方法としてサポートベクターマシンを紹介しています。カーネル主成分分析も紹介しています。