問題
SVMでは、分類境界と近いデータ点との距離であるマージンを大きくする考え方が重要である。
正解: ○
教師あり学習
G検定 一問一答の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説
SVMはマージン最大化を基本的な考え方とする分類手法である。境界に近いデータ点はサポートベクターと呼ばれる。
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SVMでは、分類境界と近いデータ点との距離であるマージンを大きくする考え方が重要である。
正解: ○
SVMはマージン最大化を基本的な考え方とする分類手法である。境界に近いデータ点はサポートベクターと呼ばれる。