Exact Soft Confidence-Weighted Learning (ICML2012) 読んだ - kisa12012の日記
概要 オンラインでの分類学習の世界では，CWが非常に強力なアルゴリズムとして注目されています．特に，その圧倒的な分類精度及び収束速度は圧巻の一言であり，自然言語処理を中心に様々な分野で応用例や派生アルゴリズムが提案されています*1． 一方で，ノイズデータのが混入していた場合に精度がガタ落ちする性質がCWの重大な欠点として多くの人から指摘されていました．ノイズが予め取り除かれている実験設定ならば良いのですが，ノイズが含まれている可能性の高い実データにはCWは中々不便．この問題を解決するため，ノイズ耐性の強いCW系アルゴリズムの決定版（？）として，SCW (Soft Confidence-Weighted)アルゴリズムがICML2012という会議で提案されました．本エントリでは，SCWの紹介を行います． Exact Soft Confidence-Weighted Learning, Wang
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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