サポートベクトルマシン(support vector mashine )

サポートベクタマシン（SVM）はデータ分類の代表的な手法で、優れたパターン認識性能を持つ手法です。

二次元、三次元の関数、あるいは多次元の「超平面」を境界線（境界面）として、線形分離不可能なデータを高次元の空間に写して線形分離することで分離するアルゴリズムです。

参照：機械学習の定番「サポートベクターマシン（SVM）」を高校生でもわかるよう解説

サポートベクターマシンは決定境界までの最小距離であるマージンを最大化するように学習するアルゴリズム。上記の参照における基本概念を読むだけでもイメージはつかめます。説明は数式を使って詳しく解説されています。