だいぶ昔に勉強がてら作ったSVMで2クラス分類するデモを再掲．
SVMは自作，200行弱なのでアルゴリズムの理解にはちょうどよいかも（コードはこちら）．

■ ■
Kernel Linear Gaussian $C$: $\gamma$:

つかいかた

• 枠内をクリックして適当に点を打つ （面倒な場合はPlotを押下）
• Learnを押す

カーネル関数として，ガウシアンカーネルと線形カーネルが選べます． 線形カーネルを設定した場合は，分離平面を描画しているので，マージン最大化の様子がご覧いただけます．
ちなみに濃い色の点は選ばれしサポートベクタです．