↑: [[G検定に関する知識]] - 教師あり学習の分類アルゴリズム；ディープラーニング流行前は「最強の分類器」 - 核心的アイデア：[[マージン最大化]] - 決定境界から最も近いデータ点（[[サポートベクター]]）までの距離を最大化 - 2種類のマージン設定 - [[ハードマージン]]：誤分類を一切許容しない - [[ソフトマージン]]：一部の誤分類をペナルティとして許容 - カーネルトリック：非線形データを高次元空間で線形分離可能にする - マージンが広いほど[[汎化性能]]が高い