以下の文章の中の英語起源のカタカナ語に「カッコ()」つきで、対応する英単語を追加してください。
機械学習において、サポート・ベクター・マシンは、分類や回帰分析のためにデータを分析する関連学習アルゴリズムを持つ教師あり学習モデルである。AT&Tベル研究所でVladimir Vapnikとその同僚によって開発された。SVMは最も堅牢な予測方法の一つで、Vapnikと Chervonenkisにより提案された統計学習枠組みまたはVC理論に基づいている。SVMの学習アルゴリズムは、2つのカテゴリのいずれかに属するとマークされた訓練例の集合が与えられると、新しい例をどちらかのカテゴリに割り当てるモデルを構築し、非確率的な2値線形分類器とする。SVMは、2つのカテゴリー間のギャップの幅を最大化するように、学習例を空間の点にマッピングします。そして、新しい例は同じ空間にマッピングされ、ギャップのどちら側に属するかに基づいてカテゴリーに属すると予測される。
SVMは線形分類だけでなく、カーネルトリックと呼ばれる、入力を高次元特徴空間に暗黙のうちにマッピングすることで、非線形分類を効率的に行うことができます。
Hava SiegelmannとVladimir Vapnikによって作られたサポートベクタークラスタリングアルゴリズムは、サポート・ベクター・マシン・アルゴリズムで開発されたサポートベクトルの統計学を適用し、ラベルのないデータを分類します これらのデータセットでは、教師なし学習アプローチが必要です。これは、データのグループへの自然なクラスタリングを見つけ、これらのクラスタに従って新しいデータをマッピングしようとします。
機械学習において、サポート・ベクター・マシン(support vector machines)は、分類や回帰分析のためにデータ(data)を分析する関連学習アルゴリズム(algorithm)を持つ教師あり学習モデル(model)である。AT&Tベル(Bell)研究所でVladimir Vapnikとその同僚によって開発された。SVMは最も堅牢な予測方法の一つで、Vapnikと Chervonenkisにより提案された統計学習枠組みまたはVC理論に基づいている。SVMの学習アルゴリズム(algorithm)は、2つのカテゴリ（categories）のいずれかに属するとマーク(mark)された訓練例の集合が与えられると、新しい例をどちらかのカテゴリ（categories）に割り当てるモデル(model)を構築し、非確率的な2値線形分類器とする。SVMは、2つのカテゴリー（categories）間のギャップ(gap)の幅を最大化するように、学習例を空間の点にマッピング(mapping)します。そして、新しい例は同じ空間にマッピング(mapping)され、ギャップ(gap)のどちら側に属するかに基づいてカテゴリー（categories）に属すると予測される。
SVMは線形分類だけでなく、カーネルトリック(kernel trick)と呼ばれる、入力を高次元特徴空間に暗黙のうちにマッピング(mapping)することで、非線形分類を効率的に行うことができます。
Hava SiegelmannとVladimir Vapnikによって作られたサポートベクタークラスタリングアルゴリズム(support vector machines algorithm)は、サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム(support vector machines algorithm)で開発されたサポートベクトル(support vector)の統計学を適用し、ラベル(label)のないデータ(data)を分類します これらのデータセット(dataset)では、教師なし学習アプローチ(approaches)が必要です。これは、データ(data)のグループ(group)への自然なクラスタリング(clustering)を見つけ、これらのクラスタ(cluster)に従って新しいデータ(data)をマッピング(mapping)しようとします。