Soft Confidence-Weighted Learning の実装 - y_uti のブログ
[2017-03-20] アルゴリズムと実装の対応など、全体的に説明を補強しました。 Soft Confidence-Weighted (SCW)[1] を実装して、Iris データセットを分類する様子を観察します。SCW-I と SCW-II のほかに Confidence-Weighted (CW)[2], Adaptive Reguralization of Weight Vectors (AROW)[3] も実装して、それぞれの動作を比較します。実装にあたっては『オンライン機械学習』と各アルゴリズムの論文を参考にしました。 www.kspub.co.jp 参考にした論文は以下のとおりです*1*2。 [1] J. Wang, P. Zhao, and S. C. H. Hoi. Exact soft confidence-weighted learning. ICML 2012. [
オンライン線形分類器とSCW - Sideswipe
はじめに こんにちは。Machine Learning Advent Calendar 2012 、 12/20 を担当させていただく @kazoo04 です。 普段は（株）ウサギィでエンジニアをやっています。 今日の話 今日は Exact Soft Confidence-Weight Learning (Wang et al, ICML2012) (以下SCW)のご紹介を致します。 SCWは線形オンライン形分類器のひとつで、 学習が高速 オンライン学習 ノイズに強い 精度が良い という素晴らしいアルゴリズムです。 SCWはCWを改良したアルゴリズムですが、本記事ではPerceptronから始まり、PA、CWなどを経てSCWに至るまでの過程とSCWのアルゴリズムについてまとめたいと思います。 数式の表記 すみません、はてなブログを始めたばかりで、ベクトルを太字の立体にする方法がイマイチわか
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機械学習の理論と実践
