サポートベクトルマシンの導入 — 動機と基礎

Support Vector Machine（SVM）は、強力な線形分類器です。この分類器が強力である理由を学びます。 1. **Maximum Margin Classifier**: SVMは、分類の境界線（Decision Boundary）を学びます。この境界線は、2つのクラスを分けるように最適に配置されます。境界線がクラスを分けるように配置されるため、SVMは、分類の誤りを最小化します。 2. **Soft Margin Classifier**: しかし、すべてのデータが線形分離可能（Linearly Separable）ではない場合があります。このような場合、SVMは、ソフトマージン（Soft Margin）を導入します。ソフトマージンは、境界