G検定（JDLA） 練習問題 46：機械学習：アルゴリズムの特徴
機械学習アルゴリズムの一つである「サポートベクターマシン（SVM）」について、正しいものはどれか。
- 決定木のアンサンブルを用いて、複数の弱学習器を並列に学習させることでバリアンスを低減させるアルゴリズムである。
- データの各特徴量が互いに独立であるという強い仮定に基づき、ベイズの定理を用いてクラスの事後確率を計算する手法である。
- マージン最大化の原理に基づき、クラス間を分割する境界線とそれに最も近いデータ点との距離を最大にする手法である。
- 脳の神経回路網を模倣した多層のネットワーク構造を持ち、誤差逆伝播法によりパラメータの最適化を行うアルゴリズムである。
- 全てのデータ点の中からランダムにシードを選び、反復的に距離を計算することでデータを自動的にグループ分けする手法である。
Qraftユーザーの成績：難易度 Dランク（レーティング1123）・正答率 80%（8/10回正解）
レーティングは解いた人の実力と正誤から算出する難しさ（初期値1200）。ランクはその全問題中の順位（S+が最難関、F-が最易）
正解と解説を見る
正解：マージン最大化の原理に基づき、クラス間を分割する境界線とそれに最も近いデータ点との距離を最大にする手法である。
サポートベクターマシン（SVM）は、データ間の境界線を引く際に「マージン（境界と最も近いデータとの距離）」を最大化するように学習するアルゴリズムです。
【正解の理由】
マージン最大化の原理に基づき、クラス間を分割する境界線を決定する手法であるため正しいです。
【不正解の理由】
• 「決定木のアンサンブルを用いて、複数の弱学習器を並列に学習させる」という説明は、ランダムフォレストなどのアンサンブル学習に関するものであるため誤り
• 「データの各特徴量が互いに独立であるという強い仮定に基づき、ベイズの定理を用いる」という説明は、単純ベイズ（ナイーブベイズ）分類器に関するものであるため誤り
• 「脳の神経回路網を模倣した多層のネットワーク構造を持ち、誤差逆伝播法により学習する」という説明は、ニューラルネットワークに関するものであるため誤り
• 「全てのデータ点の中からランダムにシードを選び、反復的に距離を計算してグループ分けする」という説明は、k-means法などのクラスタリング手法に関するものであるため誤り