OpenOpt使ってSVM書いた - きちめも
追記(5/19):ガウスカーネル2乗してなかった。コード書き忘れ訂正--); ついでに画像も変更 SMO法使った前のエントリは、殆どpureにpythonでコード書いてたせいか、結構時間がかかっててイライラ。ということでOpenOptの二次計画のソルバー使って手抜きに疎な解を求めてみたの巻。 結果はテストデータ200個の↓の図だと200倍の差が…。scipy+OpenOptぱない コーディングもあっと言う間だし…その…何というか…一昨日の努力は…一体…。まぁデータ200個と少なきゃメモリにのるしね…。 以下適当に書いたpythonのコード。相変わらずグラフの描画とかのコードの筋が悪い気がしてもにょいぜ。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from scipy import * from scipy.linalg import norm fr
SMO法でSVMの学習してみた - きちめも
SMO法はPRMLに名前はあるけど詳細が無かったので、別の本*1買ってきて読んで理解した気分になったのでコードを書いてみた。 コードはpythonで書いたのだが、アルゴリズム的に行列の計算が全く無かった。 実際に試した対象は学習データが200程度だったので、scipyとOpenOptで素直に2次計画問題を計算させた方が早かった気がしてもにょい。*2 データはPRMLのページからダウンロードしたものを使った。 今はRVMの節を読んでいる。まだ7章終わってない＞ω＜； #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import random from scipy import * from scipy.linalg import norm from scipy.io import read_array import matplotli
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