TinySVM - 長岡技科大 自然言語処理研究室
たいにーえすぶいえむ TinySVM 奈良先端大の松本研究室が公開しているSVM学習ツール。様々なカーネルが用意されている。また自作カーネルを使うことも可能である。 とりあえずSVMにつっこんでみようという時に良く使う。 http://chasen.org/~taku/software/TinySVM/ [編集] 使い方 Tiny SVMの簡単な使い方。 ■素性の書き方 1 1:5 2:4 3:2 (正例) -1 4:1 5:3 6:3 (負例) まず、一番左の数字が"1"の場合、正例の素性である。これが"-1"の場合は負例の素性である。 ":"(ｺﾛﾝ)の左側の数字が『素性番号』、右側の数字が『素性の重み』である。 素性番号には、単語や品詞を対応させ、重みには出現回数や確率を対応させる。 ■学習データを作成 まずは、学習データとして、テキストファイルを作成する。 例えば、以下
確率推定つきの SVM を libsvm.rb で試してみる - Relevant, Timely, and Accurate
libsvm には、"-b 1" オプションという、確率推定機能があります。これを試してみました。学習には libsvm 付属のコマンド svm-train を使い、分類は自作の libsvm.rb を通じて JRuby 上で行えるようにしました。 英単語とドイツ語単語を分類するという例題に取り組んでみた結果、良好な分類性能と、意味ありげな推定確率が得られました。 libsvm の確率推定機能 libsvm のコマンド svm-train 及び svm-predict には、以下のような確率推定オプションがあります。 -b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)この確率推定が何を意味しているいるのかを体感するために、適当な
サポートベクトルマシン，kemba-svm.exe
SVMを使うにはカーネルと呼ばれるものを選択しなければならない．kemba-svm.exe がサポートしているカーネルは 線形カーネル RBFカーネル 多項式カーネル partial distance カーネル[1] の４つである．そのほかに予め計算済みのカーネル行列からSVMを動かすこともできるがここでは説明しない． SVMを使うにはカーネルと呼ばれるものを選択しなければならない．現在 libsvm がサポートしているカーネルは 線形カーネル RBFカーネル 多項式カーネル シグモイドカーネル の４つである．ただし，シグモイドカーネルは半正定値カーネルではないので，シグモイドカーネルを使った場合はSVM学習の理論保証は一般に得られない(パラメータの選び方によっては半正定値カーネルになる場合もある)．そのほかに予め計算済みのカーネル行列からSVMを動かすこともできるがここでは説明しない．
Kazuhiro's Weblog: サポートベクターマシンのライブラリ 『LIBSVM』
『LIBSVM』はサポートベクターマシン（SupportVector Machines）のアルゴリズムを利用するためのライブラリです。 サポートベクターマシンは機械学習アルゴリズムの一種で、画像認識やスパムフィルタなどに応用することができます。 『Support Vector Machines (SVM) in Ruby』にサポートベクターマシンの概要と、Rubyから『LIBSVM』を利用する方法が紹介されていました。 サポートベクターマシンの参考サイト サポートベクターマシン入門 サポートベクターマシン サポートベクターマシン(PDF) サポートベクターマシンで、情報処理用に自分のコピーが作れないでしょうか・・・
Support Vector Machines (SVM) in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 07, 2008 Your Family Guy fan-site is riding a wave of viral referrals, the community has grown tenfold in last month alone! First, you've deployed an SVD recommendation system, then you've optimized the site content and layout with the help of decision trees, but of course, that wasn't enough, and you've also added a Bayes classifier to help you filter and rank the cont
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GitHub - tomz/libsvm-ruby-swig: Ruby interface to LIBSVM (using SWIG)
http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/index.html
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