機械学習の手法に関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
① サポートベクトルマシンは、確率ベースの分類器であり、入力の各特徴が独立という強い仮定のもとでベイズの定理を使い、クラス分類する手法である。
② アダブーストは、弱い学習器を組み合わせて強い分類器を作る方法であり、少ない特徴集合で分類器が構成できる。
③ 最大エントロピー法は、最大マージン原理に基づき超平面を求める手法であり、カーネル法と組み合わせることで、非線形の分類ができる。
④ 条件付き確率場は、特徴の出現期待値など制約を満たす確率分布の中でエントロピーが最大のモデルを求める手法である。
⑤ ロジスティック回帰モデルは、分類対象が無向グラフで表現される確率変数の集合である場合に確率を定義する手法である。
②
① ナイーブベイズ分類器に関する記述である。
② 正しい。
③ サポートベクトルマシンに関する記述である。SVM (Support Vector Machine = サポートベクターマシン) は、「教師あり学習」のパターン認識モデルの一つであり、識別性能に優れ、高い汎用能力がある。
④ 最大エントロピー法に関する記述である。
⑤ 条件付き確率場 (Conditional Random Rield) や、マルコフ確立場に関する記述である。
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