※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が，この1冊で学べる！サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法も、図解や具体例を通してわかりやすく解説します。第1章　はじめに第2章　数学の基礎第3章　線形サポートベクトルマシン（線形SVM）第4章　非線形サポートベクトルマシン（非線形SVM）付録　Pythonの基礎本書を読み終えた後に