サポートベクターマシンとは？アルゴリズムや数学の徹底解説！！

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47.͕͸͡Ίʹ࢖ΘΕͨ՝୊ɿखॻ͖จࣈೝࣝ データセットの図を確認したい場合はこちらを実行 64 (8*8)ピクセルの特徴(0~15)を持ったイメージ画像の出力 7がちょっと異質だと思いますが，世界的にはこの形態が主流

47.͕͸͡Ίʹ࢖ΘΕͨ՝୊ɿखॻ͖จࣈೝࣝ x1 x2 Y1 = 6 Y2 = 5 特徴量(本当は64つ)
特徴量データ1797つ Q.　Sklearnのオープンデータセットがどのようなものか確認して下さいデータとターゲットを用意できれば，すぐにSVMやNNに与えることができます for文　「変数i を0から9まで変化させながら10回繰り返す」 n_classesには10が格納されている

47.͕͸͡Ίʹ࢖ΘΕͨ՝୊ɿखॻ͖จࣈೝࣝ 特徴量を持ったベクトルをターゲット毎に着色して分布を確認してみる主成分分析pcaという次元を落とす手法（64→3次元へ）を使いますが，ここでは説明を省きます！ Principle Components Analysis ओ੒෼෼ੳͷػೳ͕࢖͑Δ EFDPNQPTJUJPOϞδϡʔϧͷΠϯϙʔτ

47.͕͸͡Ίʹ࢖ΘΕͨ՝୊ɿखॻ͖จࣈೝࣝ サポートベクターマシンを使った分類器の作成に挑戦サポートベクターマシンがたったの3行で実装できる！  Sklearnを使用したらかなり楽に記述することができます．予測と正解が一致した結果（合計）をsuccessに渡す SVM X y result =
clf.predict(X) 入力のy(数字)と，出力のresult(数字)が一致しているのか確かめる！正解率を表示して，与えたデータでSVMを使ってきちんと0~9のクラスに分けることができているのか確かめる

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(i = 1,2,⋯, n) ti ( ˜ wT xi + ˜ b) ≥ 1 wT xi w min 1 2 ||w||2 , ti (wT xi + b) ≥ 1 wT xi (i = 1,2,⋯, n) w, b w ࠷େԽ͸ɼٯ਺Λͱͬͯ࠷খԽ͢Δͷͱ౳ՁͰ͋Δ ࠷େԽˠ࠷খԽ໰୊ w ϊϧϜͷೋ৐΍͸ܭࢉΛߦ͍΍͘͢͢ΔͨΊʂ ໨తؔ਺ ੍໿৚݅ ࠷దԽ໰୊ͷ࠷దղΛٻΊΔͱɼ wT x + b = 1 w ti ( ˜ wT xi + ˜ b) = 1 wT xi ͸௨ৗ͍͔ͭ͘ݱΕΔɽ ͜Ε͸ɼ෼ྨڥքʹ࠷΋͍ۙϕΫτϧͰ͋Γɼࠨਤͷഁઢ্ ͷ఺ʹ૬౰͢Δ ઢܗֶशϚγϯͷ਺ֶɿϋʔυϚʔδϯ

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x + b = − 1 wT x + b = 1 ti (wT xi + b) ≥ 1 − ξi wT xi K1 ʹ͓͍ͯ෼཭͢Δ௚ઢͷ Ұ൪͍ۙσʔλ αϙʔτϕΫτϧ K2 ʹ͓͍ͯҰ൪͍ۙσʔλ αϙʔτϕΫτϧ w, b w ઢܗ෼཭Մೳͳ৔߹ ϋʔυϚʔδϯ ͸ɼ͜Εͷ࠷খԽ໰୊Λղ͘͜ͱ͕ඞཁͩͬͨ min 1 2 ||w||2 , ti (wT xi + b) ≥ 1 wT xi (i = 1,2,⋯, n) w ౳߸͕੒ཱ͢Δ৔߹ Ϛʔδϯ Ϛʔδϯ಺෦ʹҟͳΔσʔλ͕ ೖΓࠐΜͰ͠·͏ εϥοάม਺ξ Λಋೖ੍ͯ͠໿ΛऑΊΔ ξi = max{0, M − ti (wT xi + b) ||w|| } εϥοάม਺ξ ͸NBYؔ਺ wT x w w x w x w x ά β Π ઢܗֶशϚγϯͷ਺ֶɿιϑτϚʔδϯ

ξi = max{0, (1 − 0.4 = 0.6)} ξi =
max{0, M − ti (wT xi + b) ||w|| } wT x w K2 K1 ۩ମྫΛߟ͑Δ wT x + b = 0 wT x + b = 1 Ϛʔδϯ. ྫ͑͹ɼ͜ͷೖΓࠐΜͩ σʔλ ఺ Λߟ͑Δ ti (wT xi + b) ||w|| = 0.4 ௚ઢͱ఺ͷڑ཭ Ϛʔδϯ M = 1 ξi = 0.6 ti (wT xi + b) ≥ 1 − ξi = 0.4 wT xi ͜ͷೖΓࠐΜͩσʔλ ఺ ʹରͯ͠͸ɼ੍໿͕খ͘͞ͳΔ w x w x ্ͷ۩ମྫͷΑ͏ʹɼϚʔδϯΛ௒͑ͯ͠·ͬͨ఺ͷଘࡏΛڐՄ͢ΔͨΊͷ΋ͷ ͜ΕʹΑͬͯɼ෼཭ෆՄೳͳ৔߹΋ڥքͷਪఆΛՄೳʹ͍ͯ͠Δ ઢܗֶशϚγϯͷ਺ֶɿιϑτϚʔδϯ

ti (wT xi + b) ≥ 1 wT xi (i
= 1,2,⋯, n) ϋʔυϚʔδϯ min 1 2 ||w||2 w, b w w ໨తؔ਺ ੍໿৚݅ ιϑτϚʔδϯ min{ 1 2 ||w||2 + C n ∑ i=1 ξi} w, b, ξ w w ໨తؔ਺ ੍໿৚݅ ti (wT xi + b) ≥ 1 − ξi , wT xi (i = 1,2,⋯, n) ξi ≥ 0 C> 0ɿਖ਼ଇԽ܎਺ ϖφϧςΟͷ౓߹͍ ໨తؔ਺Λ࠷খԽ͢ΔͨΊʹ͸ɼ߲̎ͷόϥϯεΛ্ख͘औΒͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ ϚʔδϯΛ޿͛Α͏ͱ͢ΔͱɼC n ∑ i=1 ξi ͷ෦෼ ξ ͷ૯࿨ ͕େ͖͘ͳΔͨΊ ΑΓ΋খ͘͞ͳΔͷͰɼ ϚʔδϯΛ௒͑ͯҟͳΔΫϥεʹೖΔͷΛڐ͢ ϚʔδϯΛ޿͛ΔͱɼୈҰ߲͸খ͘͞ͳΔ͕ɼୈೋ߲͸େ͖͘ͳ͍ͬͯ͘ ઢܗֶशϚγϯͷ਺ֶɿιϑτϚʔδϯ

ਖ਼ଇԽ܎਺ ϋΠύʔύϥϝʔλ ͷ୳ٻɹɹɹɹɹɹιϑτϚʔδϯ ਖ਼ଇԽ܎਺ͷ஋ʹΑͬͯɼϚʔδϯʹͲͷΑ͏ͳӨڹ͕͋Δͷ͔֬ೝ͢Δ min{ 1 2 ||w||2 + C
n ∑ i=1 ξi} w, b, ξ w w ໨తؔ਺ C> 0ɿਖ਼ଇԽ܎਺ ϖφϧςΟͷ౓߹͍ C= 100 C= 0.1 ਤͷҾ༻ɼαϙʔτϕΫτϧϚγϯɼ ஛಺Ұ࿠ɼௗࢁণ޾ɼߨஊࣾ ▶︎ 2VFTUJPO Ͳ͕ͬͪ$ʁ$ʁ ɾ໨తؔ਺࠷খԽΛ͢ΔࡍɼC͕େ͖͍ͱɼξΛ཈੍͢Δྗ͕ڧ͘ͳΔɽ ɹ ޡͬͨσʔλ͕ϚʔδϯΛ௒͑ͯ৵ೖ͢Δ͜ͱ͕ͳ͘ͳΔ ɾC͕খ͍͞ͱɼσʔλ͕ϚʔδϯΛ௒͑ͯ͠·͏͜ͱΛڐ͢ͷͰɼϚʔδϯΛ޿͘औΕΔɽ 47.͸Ϛʔδϯ࠷େԽΛ͍ͨ͠ͷ͚ͩͲɼɼɼɼ ߲ͷόϥϯεΛߟ͑Δඞཁ͕͋Δ CˠʿͰ͸ʮϋʔυϚʔδϯʯʹͳΔɽ

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x x (i = 1,2,⋯, n) x L(x, α) = f(x) + n ∑ i=1 αi gi (x) ∂L(x, α) ∂x = ∂f(x) ∂x + n ∑ i=1 αi ∂gi (x) ∂x ∂L(x, α) ∂αi = gi (x) ≤ 0 αi ≥ 0 αi gi (x) = 0 1. 2. 3. 4. x x x x x x x x x ओม਺ʹؔ͢Δมඍ෼ ૒ରม਺ʹؔ͢Δมඍ෼ ϥάϥϯδϡ৐਺͸ৗʹਖ਼ ੍໿৚݅ͱϥάϥϯδϡ৐਺ͷੵ͸ ҎԼͷͭΛղ͘͜ͱʹΑͬͯٻ·Δ ඇઢܗ47.΁ͷ֦ுɿϥάϥϯδϡͷະఆ৐਺๏

(1, 1, 1) 0 x y z ʲྫ୊ʳத৺(1, 1, 1
) ൒ܘͷٿද໘ʹɹ ɹɹɹɹ͓͍ͯɼݪ఺(0, 0, 0)͔Βڑ཭͕ ɹɹɹɹ࠷খͱͳΔ࠲ඪΛٻΊΑ ͜ͷ໰୊Λϥάϥϯδϡͷ ະఆ৐਺Λ࢖ͬͯղ͘Α ࠷খ ݪ఺͔Βͷڑ཭ͳͷͰɼࡾฏํͷఆཧ f(x, y, z) = x2 + y2 + z2 ໨తؔ਺ ੍໿৚݅ g(x, y, z) = (x − 1)2 + (y − 1)2 + (z − 1)2 − 1 = 0 ϥάϥϯδϡؔ਺ L(x, y, z, α) = x2 + y2 + z2 − α{(x − 1)2 + (y − 1)2 + (z − 1)2 − 1} ⾢ ໰୊Ҿ༻ɼ޻ֶͷͨΊͷ࠷దԽख๏ೖ໳ɼ ఱ୩ݡ࣏ɼ਺ཧ޻ֶࣾ ඇઢܗ47.΁ͷ֦ுɿϥάϥϯδϡͷະఆ৐਺๏ ٿͷํఔࣜʹै͏ͱ͍͏੍໿

∂L(x, y, z, α) ∂x = 2x − 2α(x −
1) ∂L(x, y, z, α) ∂y = 2y − 2α(y − 1) ∂L(x, y, z, α) ∂z = 2z − 2α(z − 1) ∂L(x, y, z, α) ∂α = − {(x − 1)2 + (y − 1)2 + (z − 1)2 − 1} (x, y, z, α) = (1 ± 1 3 , 1 ± 1 3 , 1 ± 1 3 , 1 ± 3) ্ͷຊͷ࿈ཱํఔࣜΛղ͘ͱɼ ͕ಘΒΕΔɽf ͸ූ߸͕+ͷͱ͖ʹɼ࠷େ஋Λɼ-ͷͱ͖ʹ࠷খ஋ΛͱΔɽ  Αͬͯɼݪ఺͔Βͷڑ཭͕࠷খͱͳΔ࠲ඪ͸ɼ (1 − 1 3 , 1 − 1 3 , 1 − 1 3 ) ඇઢܗ47.΁ͷ֦ுɿϥάϥϯδϡͷະఆ৐਺๏

min{ 1 2 ||w||2 + C n ∑ i=1 ξi}
w, b, ξ w w ໨తؔ਺ ੍໿৚݅ ti (wT xi + b) ≥ 1 − ξi , wT xi (i = 1,2,⋯, n) ξi ≥ 0 ϥάϥϯδϡͷະఆ৐਺๏Λ࢖ͬͯ47.ͷओ໰୊Λ૒ର໰୊΁ͱมܗ͢Δ L(w, b, ξ, α, β) = 1 2 ||w||2 + C n ∑ i=1 ξi − n ∑ i=1 αi {ti (wT xi + b) − 1 + ξi } − n ∑ i=1 βi ξi wT xi w w β α ϥάϥϯδϡ৐਺ ϥάϥϯδϡؔ਺ 1. 2. 3. ओม਺w ʹؔ͢Δมඍ෼ ∂L(w, b, ξ, α, β) ∂w = w − n ∑ i=1 αi ti xi = 0 ∂L(w, b, ξ, α, β) ∂b = − n ∑ i=1 αi ti = 0 ∂L(w, b, ξ, α, β) ∂ξ = C − αi − βi = 0 ओม਺b ʹؔ͢Δมඍ෼ ओม਺ξ ʹؔ͢Δมඍ෼ w w w w w xi ओม਺ w, b, ξ ʹؔ͢Δภඍ෼Λղ͘ w = n ∑ i=1 αi ti xi w xi n ∑ i=1 αi ti = 0 C = αi + βi ϥάϥϯδϡؔ਺΁୅ೖ ͜ΕΒͷ੍໿͕Ͳͷఔ౓ॏཁͰ͋Δ͔Λ ఆྔԽͨ͠৐਺ʹͳΔ ඇઢܗ47.΁ͷ֦ுɿϥάϥϯδϡͷະఆ৐਺๏

L(w, b, ξ, α, β) = 1 2 ||w||2 +
C n ∑ i=1 ξi − n ∑ i=1 αi {ti (wT xi + b) − 1 + ξi } − n ∑ i=1 βi ξi wT xi w w max{ ˜ L(α) = n ∑ i=1 αi − 1 2 n ∑ i=1 n ∑ i=j αi αj ti tj xT i xj} xT i xj ͭͷ৚݅ࣜΛϥάϥϯδϡؔ਺΁୅ೖ͠ɼ੔ཧ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɼ α ͷΈͷࣜʹมܗͰ͖Δ αϙʔτϕΫλʔϚγϯͷ૒ର໰୊͸ɼ্ͷؔ਺ʹΑͬͯදݱ͞ΕΔ ϥάϥϯδϡؔ਺ ͜͜Ͱɼbͷ஋͸૒ର໰୊ʹݱΕͳ͍ͷͰɼb ͸ओ໰୊ͷ੍໿Λར༻ͯ͠ಋग़͢Δඞཁ͕͋Δ b = − maxti =−1 (wxi ) + minti =1 (wxi ) 2 wxi wxi ඇઢܗ47.΁ͷ֦ுɿϥάϥϯδϡͷະఆ৐਺๏

K2 K1 ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ ઢܗؔ਺ͰԾઆ͞Εۭͨؒ͸දݱෆ଍ͳ৔߹͕Α͋͘Δɽ  ͭ·ΓɼӈͷΑ͏ʹ௚ઢͰ෼཭Ͱ͖ͳ͍σʔλ͕͋Δ දݱྗ๛͔ͳԾઆۭ͕ؒඞཁ

ઢܗ෼཭͕Ͱ͖ΔΑ͏ʹߴ࣍ݩۭؒ΁ͱ֦ு͢Δ ௚ઢ ฏ໘ Ͱ ෼཭Ͱ͖Δ ೖྗۭؒ ಛ௃ۭؒ ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ

ೖྗۭؒ ಛ௃ۭؒ x1 x2 x1 x2 x1x2 x = (x1
, x2 ) x ϕ(x) = (x1 , x2 , x1 x2 ) x ࣸ૾ ϕ(x) = (x1 , x2 , x2 1 , x2 2 , x1 x2 ) x ଞʹ΋͍ΖΜͳํ๏͕͋ΔΑ ࣍ݩ֦ு ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ

L(w, b, ξ, α, β) = 1 2 ||w||2 +
C n ∑ i=1 ξi − n ∑ i=1 αi {ti (wT xi + b) − 1 + ξi } − n ∑ i=1 βi ξi wT xi w w max{ ˜ L(α) = n ∑ i=1 αi − 1 2 n ∑ i=1 n ∑ i=j αi αj ti tj xT i xj} xT i xj ϥάϥϯδϡؔ਺ max{ ˜ L(α) = n ∑ i=1 αi − 1 2 n ∑ i=1 n ∑ i=j αi αj ti tj ϕ(x)T i ϕ(x)j} ϕ(x)T i ϕ(x)j ಛ௃্ۭؒ΁ͷ֦ு ϕ(x) = (ϕ1 (x), ϕ2 (x), ⋯, ϕr (x)) x x x x ಺ੵͷΈͷ͓࿩ ໰୊ɿ࣍ݩ֦ுʹΑΓɼ಺ੵͷܭࢉྔ͕๲େ ϕ(x)T i ϕ(x)j ϕ(x)T i ϕ(x)j ಛ௃ۭؒͷ࣍ݩ਺ r ͸ɼ΋ͱ΋ͱͷೖྗۭؒͷn ΑΓ΋͸Δ͔ʹେ͖͍ ͦͷͨΊɼ಺ੵ ͷܭࢉ͕ͱͯ΋େม ϕ(x)T i ϕ(x)j K(xi , xj ) = ϕ(x)T i ϕ(x)j xi , xj Χʔωϧؔ਺ ಛ௃ϕΫτϧͷ಺ੵΛΧʔωϧؔ਺Ͱஔ͖׵͑Δ ݴ͍׵͑Δͱɼ಺ੵͷܭࢉ͑͞Ͱ͖Ε͹͓L ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ

ϕ(x) = ϕ(x1 , x2 ) = (x2 1 ,
2x1 x2 , x2 2 ) x x, y x y ೋͭͷϕΫτϧ Λߟ͑Δ ϕ(x) = ϕ(x1 , x2 ) = (x2 1 , 2x1 x2 , x2 2 ) x ϕ(y) = ϕ(y1 , y2 ) = (y2 1 , 2y1 y2 , y2 2 ) y ͜ΕΒೋͭͷ಺ੵΛߟ͑Δ ϕ(x)Tϕ(y) x y = (x2 1 , 2x1 x2 , x2 2 )T(y2 1 , 2y1 y2 , y2 2 ) = x2 1 y2 1 + 2x1 x2 y1 y2 + x2 2 y2 2 = (x1 y1 − x2 y2 )2 = ((x1 , x2 )T(y1 , y2 ))2 = (xTy)2 x y ม׵ޙͷϕΫτϧͷ಺ੵ͸ɼ ݩͷϕΫτϧͷ಺ੵͷ৐ʹ౳͍͠ c = 0 d = 2ͱͨ࣌͠ͷଟ߲ࣜΧʔωϧ ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ ಛ௃ۭؒͰͷ಺ੵ͕ͲͷΑ͏ͳܗʹམͪண͔͘ɼ؆୯ͳྫͰߟ͑ͯΈΔ ͜͏͍ͬͨܗ͕ɼΧʔωϧؔ਺ͱͯ͠੒Γཱͪͦ͏ͩͧɽɽɽ

max{ ˜ L(α) = n ∑ i=1 αi − 1
2 n ∑ i=1 n ∑ i=j αi αj ti tj ϕ(x)T i ϕ(x)j} ϕ(x)T i ϕ(x)j ໨తؔ਺ ϕ(x)T i ϕ(x)j K(xi , xj ) = ϕ(x)T i ϕ(x)j xi , xj Χʔωϧؔ਺ ͋Δಛఆͷੑ࣭Λຬͨ͢ͱ ͜Ε͕దԠͰ͖Δʂ Χʔωϧؔ਺Λ༻͍ΔࣄͰɼ࠷దԽΛ͢Δࡍʹɼ໌ࣔతʹП Λܭࢉ͠ͳͯ͘΋ྑ͍ ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ ʮϚʔαʔͷఆཧʯΛຬ଍Ͱ͖Δؔ਺͕ɼΧʔωϧؔ਺ͱͯ͠ద༻͢Δࣄ͕Ͱ͖Δ Χʔωϧؔ਺ͷྫ ɾଟ߲ࣜΧʔωϧ K(xi , xj ) = (xT i xj + c)d xi , xj xT i xj ɾΨ΢εΧʔωϧ K(xi , xj ) = exp{− ||xi − xj ||2 2σ2 } ɾγάϞΠυΧʔωϧ K(xi , xj ) = tanh(bxT i xj + c) xi , xj xi , xj xi xj xT i xj

Χʔωϧؔ਺ͷྫ ɾଟ߲ࣜΧʔωϧ K(xi , xj ) = (xT i xj
+ c)d xi , xj xT i xj ɾΨ΢εΧʔωϧ K(xi , xj ) = exp{− ||xi − xj ||2 2σ2 } ɾγάϞΠυΧʔωϧ K(xi , xj ) = tanh(bxT i xj + c) xi , xj xi , xj xi xj xT i xj ֤Χʔωϧͷ಺ଆͷϋΠύʔύϥϝʔλc ΍dɼσ ͳͲ͸ผ్ܾఆ͠ͳ͚Ε͹ͳΒͳ͍ɽ ͜ΕΒͷઃఆ͸ɼώϡʔϦεςΟοΫͰ͋Δ͠ɼ͍͔ͭ͘ͷٻΊํ΋͋Δɽ ඞͣ͠΋ਖ਼͍͠౴͑Λಋ͚ΔΘ͚Ͱ͸ͳ͍͕ɺ͋Δఔ౓ͷϨϕϧͰਖ਼ղʹ͍ۙղΛಘΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ σ ɿผʑͷΫϥεʹ෼ྨ͞Εͨ఺ؒͷڑ཭ͷ࠷΋খ͍͞΋ͷΛબ୒͢Δɽ ৴ͽΐ͏ੑͷ͋Δج४͕ͳ͍৔߹ɼަࠩݕূ΍ݕূू߹ͳͲΛ༻͍ͯઃఆ͢Δ ͨͱ͑͹ ݁Ռͱͯ͠ຬ଍ͷ͍͘ੑೳΛୡ੒͢Δ·Ͱɼ༷ʑͳύϥϝʔλΛ͍͘͡Γ·Θ͢ʁ ͔͠͠ɼଟ͘ͷ৔߹ɼ47.Λ࢖༻͢Δ৔߹ɼૉ๿ͳઃఆɼ࣮૷Ͱɼຬ଍Ͱ͖Δ݁ՌΛฦ͢ɽ  ٯʹɼ͜ΕΒͷܦݧ͸ɼ47.͕͏·͘దԠͰ͖ΔྖҬ͕׬શʹ։୓͞Ε͍ͯͳ͍͜ͱΛ҉ʹࣔ͢ɽ lαϙʔτϕΫλʔϚγϯೖ໳zɼ/FMMP$ +PIO45 େ๺߶ɼڞཱग़൛ Q ಛ௃ۭؒ΁ͷࣸ૾ɼΧʔωϧͷಋೖ

ऴΘΓ

サポートベクターマシンとは？アルゴリズムや数学の徹底解説！！

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