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SVMを直感的に理解することにはいくつか疑問があります。SVMLightやLibSVMなどの標準ツールを使用して、分類用のSVMモデルをトレーニングしたとします。 このモデルをテストデータの予測に使用すると、モデルは各テストポイントの「アルファ」値を持つファイルを生成します。アルファ値が正の場合、テストポイントはクラス1に属し、そうでない場合はクラス2に属します。「アルファ」値が大きいテストポイントは、「高い」確率で対応するクラスに属すると言えますか。 最初の質問と同様に、SVMのトレーニングを受けています。SVは超平面の非常に近くにあります。それは、SVがそのクラスに高い確率で属することを意味しますか？クラスに属するポイントの確率を、「超平面」からの距離と関連付けることができますか？「アルファ」値は「超平面」からの距離を表しますか？ ご意見ありがとうございます。

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私の同僚と私は、ロジスティック回帰とSVMの違いに頭を抱えようとしています。明らかに、それらは異なる目的関数を最適化しています。SVMは、ヒンジ損失を単に最適化する判別型分類器であると言うほど簡単ですか？それともそれよりも複雑ですか？サポートベクターはどのように機能しますか？スラック変数はどうですか？シグモイドアクティベーション関数を使用したディープニューラルネットワークを構築できないのに、ディープSVMを導入できないのはなぜですか？

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