マージン分類器
マージン分類器(マージンぶんるいき、英: margin classifier)は機械学習における分類器の一つ。適当な空間にマップされたサンプルの集合に対し決定境界 (decision boundary) を設定して、サンプルの各要素と決定境界との距離を評価することによって統計的な分類を行う。たとえば、パーセプトロンや線形判別分析 (linear discriminant analysis; LDA) に代表される線形分類器を用いる場合、分類はサンプルがマップされている空間を分割する超平面によって行われる。この場合、超平面とサンプルの各要素との距離がそれぞれのサンプル要素に対するマージンとなる。なお超平面とサンプル要素との距離を与える距離関数は、典型的にはユークリッド距離を用いるが別の距離関数を用いることもままある。
マージンという考えは様々な機械学習における分類アルゴリズムを通じて重要であり、分類器の汎化誤差(英語版)を制限するために用いられる。この制限はしばしばVC次元(英語版)(ヴァプニク・チェルヴォーネンキス次元、英: Vapnik–Chervonenkis dimension)によって示される。特に際立っていることはブースティングアルゴリズムやサポートベクターマシンの汎化誤差に対する制限である。