それは正解です！サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習における分類および回帰分析に使用できる監視された学習モデルの一種です。SVMの背後にある基本的な概念は、データセット内の異なるクラスまたはラベルを分離する最高のハイパープレーンを見つけようとすることです。目標は、ポジティブな例と否定的な例の間のマージンを最大化することです。
Yes, that's correct! Support vector machines (SVMs) are a type of supervised learning model that can be used for classification and regression analysis in machine learning. The basic concept behind an SVM is that it tries to find the best hyperplane that separates the different classes or labels in a dataset, and the goal is to maximize the margin between the positive and negative examples.