SVM-Struct Support Vector Machine for Complex Outputs
SVMstruct Support Vector Machine for Complex Outputs Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 3.10 Date: 14.08.2008 Overview SVMstruct is a Support Vector Machine (SVM) algorithm for predicting multivariate or structured outputs. It performs supervised learning by approximating a mapping using labeled training examples (x1,y1), ..
■SVR自分用メモ - eizoo3010の日記
2013-07-04 ■SVR自分用メモ R SVMを回帰に応用するSVR(support vector regression)のお話。この辺の分野が台頭してきたのは1995年にVapnikという人が機械学習のpaperを発表したことが始まり。その論文が以下。http://image.diku.dk/imagecanon/material/cortes_vapnik95.pdfこの論文はSVR関連の文献なり論文なり読むと大抵引用されてるってくらい有名。で、自分も修論で引用する予定だからちょっとココらへんの理解を深めるためにメモっておく。線形モデルを考える時、誤差関数を以下のように残差平方和と正則化項の線形和で書くことがよくある。これを以下のε許容誤差関数(ε - insensitive error function)とかいう妙ちきりんなものを使って置き換える。これは近いところの誤差をある程
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
