2つの異なるグラフが与えられた場合、SVMを使用して、それらが定義された許容誤差またはしきい値と厳密に（正確にではなく）一致しているかどうかを検出できますか？はいの場合、手順は何ですか？どうすればいいのですか？申し訳ありませんが、私は機械学習の分野に非常に慣れていないため、専門知識の助けに感謝しています。
私が尋ねている理由は、（t）以上の（x）値の事前定義されたセットに対して検証および照合したい（t）時間にわたる（x）入力のセットがあるということです。これは、モバイルデバイスの加速度計を使用したモーションタイプの検出に使用できます。
2つの段落の最初の文を取り上げます。新しいインスタンスが、事前定義された時系列のセット内のインスタンスのいずれかに「近い」ときを検出したいだけです。それを行う簡単な方法は、それを行うことです。派手な機械学習アルゴリズムは必要ありません。
各インスタンスを事前定義されたセット内のすべてと比較したくない場合は、クラスタリングまたは他の教師なし学習アルゴリズムを使用して、（おそらく）より少ない数のプロトタイプにそれを抽出しようとすることができます。
SVMは通常、次のようなデータ駆動型の分類問題を解決するために使用されます。2つ（またはそれ以上）のラベル付きデータセット。それぞれに多くのインスタンスがあります。各インスタンスには一連の特徴値があり、後続のデータにラベルを付ける分類モデルを構築する必要があります。