検定模擬問題（3） 問103

サポートベクターマシン(SVM)で線形分離できないときに用いる方法として,最も適切な選択肢を1つ選べ.

① データの次元削減を行い,データ構造の変化を図る.
② カーネル関数を用いて入カデータを高次元の特徴空間へ変換する.
③ ハードマージン基準で学習を行うことによって正則化効果が得られる.そのことにより線形分離を図る.
④データを分離できる超平面を探索する回数を増加する.