模試：90点
scikit-learnの章もちょっとわかるようになってきた。
今日は、、、教師あり学習の一種の分類の一種の
サポートベクタマシンの概念を勉強しました。頭が沸騰しそう！
最適な境界を見つける話だと思うのだけれど
（境目をみつけて、境目と各グループのデータとの間にマージンを取って
分類しやすいように使うみたいな）
なかなか、、なかなか、、むずい！
scikit-learnにおける分類の一種のサポートベクタマシンのアルゴリズムは
平べったい面で境目が見つけられない場合、次元を増やしてみて分類する
というような話なのですが、、理解できているかできていないか不明。
なぜ境目をみつけるか？それは分類のモデルを作りたいからです
↑この理解であってるのかな、、
この章の山場感がすごすぎて脳の限界なので寝ますーー
