SVM のチューニングのしかた（２） - ほくそ笑む
さて、前回は交差検証の説明で終わってしまいましたが、今回はちゃんと SVM のチューニングの話をします。 チューニングの手順としては、 グリッドサーチで大雑把に検索する。 最適なパラメータがありそうなところを絞って再びグリッドサーチを行う。 という2段階のグリッドサーチを行います。 1段階目：グリッドサーチで大雑把に検索する SVM のチューニングは tune.svm() という関数を用いて行います。 チューニングのやり方は、単純にグリッドサーチを行っているだけです。 パラメータの値をいろいろ変えてみて、正答率の一番いい値をベストパラメータとして出力します。 プログラムは下記のようになります。 gammaRange = 10^(-5:5) costRange = 10^(-2:2) t <- tune.svm(Species ~ ., data = iris, gamma=gammaRan
scikit.learn手法徹底比較！ SVM編 - Risky Dune
問題設定や細かい実験手法は下のページを参照. scikit.learn手法徹底比較！ イントロダクション 今回は言わずと知れたSVM(サポートベクターマシン)を試す. 訓練データ数を増やしていったときに, 手書き文字の分類性能がどのように推移していくかを調べる. SVMの詳細な解説は別の文献を引いて欲しい. PRMLを読んでもいいしこのスライドは結構わかりやすい. 概略だけ書くとSVMは2クラス分類のためのアルゴリズムである. データが散らばる多次元空間を超平面で区切り, データを２つに分類する. その超平面をマージン最大化という基準でひくとわりとうまく行くねというアルゴリズムである. そこで元の空間で分類できなくともカーネルで定義された別の空間だとうまく行くことがあるため, 分野によって様々なカーネルが考案されている. カーネルは2つのデータを引数として取る関数でその値はおそらく類似度を
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
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