【G検定対策】機械学習の「分類問題」ロジスティック回帰とSVMを直感的に理解する
Qiita / 4/27/2026
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Key Points
- G検定対策として、機械学習の分類問題におけるロジスティック回帰とSVMを初心者向けに直感的に理解する内容。
- ロジスティック回帰は確率（分類境界）を作る考え方、SVMはマージン最大化という観点で整理して説明する。
- どちらも「分類」を行うアルゴリズムである点を軸に、仕組みの違いとイメージの掴み方を重視している。
- 学習・復習しやすい形で、G検定の出題範囲に対応するための理解を促すことが目的の記事。
はじめに
本記事では、機械学習の「分類問題」において重要な、「ロジスティック回帰」と「サポートベクターマシン（SVM）」 について解説します。
難しい数式は極力控え、「データの中で何が起きているのか？」を直感的にイメージできる図解も使ってまとめてみました。
1. ロジス...
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