About: Margin classifier

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In machine learning, a margin classifier is a classifier which is able to give an associated distance from the decision boundary for each example. For instance, if a linear classifier (e.g. perceptron or linear discriminant analysis) is used, the distance (typically euclidean distance, though others may be used) of an example from the separating hyperplane is the margin of that example.

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rdfs:comment	マージン分類器（マージンぶんるいき、英: margin classifier）は機械学習における分類器の一つ。適当な空間にマップされたサンプルの集合に対し決定境界 (decision boundary) を設定して、サンプルの各要素と決定境界との距離を評価することによって統計的な分類を行う。たとえば、パーセプトロンや線形判別分析 (linear discriminant analysis; LDA) に代表される線形分類器を用いる場合、分類はサンプルがマップされている空間を分割する超平面によって行われる。この場合、超平面とサンプルの各要素との距離がそれぞれのサンプル要素に対するマージンとなる。なお超平面とサンプル要素との距離を与える距離関数は、典型的にはユークリッド距離を用いるが別の距離関数を用いることもままある。マージンという考えは様々な機械学習における分類アルゴリズムを通じて重要であり、分類器のを制限するために用いられる。この制限はしばしば（ヴァプニク・チェルヴォーネンキス次元、英: Vapnik–Chervonenkis dimension）によって示される。特に際立っていることはブースティングアルゴリズムやサポートベクターマシンの汎化誤差に対する制限である。 (ja) In machine learning, a margin classifier is a classifier which is able to give an associated distance from the decision boundary for each example. For instance, if a linear classifier (e.g. perceptron or linear discriminant analysis) is used, the distance (typically euclidean distance, though others may be used) of an example from the separating hyperplane is the margin of that example. (en)
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has abstract	In machine learning, a margin classifier is a classifier which is able to give an associated distance from the decision boundary for each example. For instance, if a linear classifier (e.g. perceptron or linear discriminant analysis) is used, the distance (typically euclidean distance, though others may be used) of an example from the separating hyperplane is the margin of that example. The notion of margin is important in several machine learning classification algorithms, as it can be used to bound the generalization error of the classifier. These bounds are frequently shown using the VC dimension. Of particular prominence is the generalization error bound on boosting algorithms and support vector machines. (en) マージン分類器（マージンぶんるいき、英: margin classifier）は機械学習における分類器の一つ。適当な空間にマップされたサンプルの集合に対し決定境界 (decision boundary) を設定して、サンプルの各要素と決定境界との距離を評価することによって統計的な分類を行う。たとえば、パーセプトロンや線形判別分析 (linear discriminant analysis; LDA) に代表される線形分類器を用いる場合、分類はサンプルがマップされている空間を分割する超平面によって行われる。この場合、超平面とサンプルの各要素との距離がそれぞれのサンプル要素に対するマージンとなる。なお超平面とサンプル要素との距離を与える距離関数は、典型的にはユークリッド距離を用いるが別の距離関数を用いることもままある。マージンという考えは様々な機械学習における分類アルゴリズムを通じて重要であり、分類器のを制限するために用いられる。この制限はしばしば（ヴァプニク・チェルヴォーネンキス次元、英: Vapnik–Chervonenkis dimension）によって示される。特に際立っていることはブースティングアルゴリズムやサポートベクターマシンの汎化誤差に対する制限である。 (ja)
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