決定木とサポートベクターマシン：分ける手法の考え方

データを分けて予測する代表的な手法を学びます。基礎層では、質問を重ねて分ける決定木と、余裕のある境界線で分けるサポートベクターマシンの大枠を健康診断の例でつかみます。深掘り層では、決定木が最適な質問を選ぶ基準になる不純度と、マージン最大化、高い次元へ持ち上げて分けるカーネル、計算量の壁を回避するカーネルトリックまで説明できるようになります。