SVM
 サポートベクター
 RankingSVM

 NN機能・要件
 NN構成・方式
 構成・方式など
 タスク
 導入
 Sample

 用語

  サポートベクターマシン （Support Vector Machine）
 ・機械学習モデル
SVMで画像認識など
 ・教師あり学習で、分類と回帰などを扱うことができる。
主に分類のタスクで使用（２クラス分類に特化、分類器（識別器））
外れ値の検出もできる。
 ・分類問題で、入力となる特徴量の高次元空間で最適な分離超平面を見つける。
線形と非線形を扱うことが出来る。
 ・Scikit-learn
LinearSVC()  （線形SVM）
SVC()  （非線形SVM）
 ・１個のパーセプトロンを最適化問題として定式化
 ・汎化能力が比較的高い。
マージン最大化を取り入れる。
少ないデータでも汎化性能が高い2分類問題に対応
 ・参考

 サポートベクター
 ・データを分割する直線に最も近いデータ点
 ・サポートベクターを定めて、分割線を決める。
 ・分割線の上か下か（右か左か）で、どのクラスに属しているかの予測が出来る。

 RankingSVM
 ・SVMのランキングへの適用