[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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383(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd9f-xJpY) 2019/01/31(木)15:09 ID:Bzc7eYfkd(3/3) AAS
>>381 は想像なんであってるかわからんがw
SVMはなるべく二つのクラスの距離(マージン)を広く取れるような境界を選ぶ性質がある
ソフトSVMは多少誤差があってもマージンを広く取る方を優先する
5次元の場合、SVMは誤差が大きい代わりにマージンが広い境界を見つけることができたのではないかということ
5次元モデルの方が汎化性能は高いかもよ
誤差とマージンのバランスはパラメータCで調整できる
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