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やる気の出し方
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実行するには、Java 1.3 Applet Plug-in が必要です。Plug-inが入っていない場合、下のリンクを クリックするとインストールの確認が表示されます。指示に従ってインストールしてください。 アプレットの使用方法 [Init Circle],または,[Init Random]を押してから[Start]を押してください.ノードやエッジにかかる力は,"Spring","Repulsion","Magnet"チェックボックスによって,制御することが出来ます. ノードやエッジにかかる力の種類 Springは,エッジにかかるバネのように伸びたり縮んだりする力です.具体的には,バネ(エッジ)の長さが自然長よりも短いと伸びようとします.自然長よりも長いと縮まろうとします. Repulsionは,ノードにかかるノード間の反発力です.ノード間の距離が小さいとそれぞれのノードが離れようとしま
Java-Applet1.2.2 plug-inを使用します。Java-Applet plug-inがインストール していない場合、インストールが開始しますので、指示に従ってPlug-inをインストールしてください。 インストールの時に、”ロケール”の選択がありますが、必ず”International”を選択してください。 インストール方法の詳細は、ここを参照してください。 ボイドアプレット このアプレットは、1980年代後半頃に、ロスアンジェルスのシンボリックス・ コーポレーションのグレイグ・レナルズの作成した 「ボイド」を実装してみたものである。 ボイドとは、鳥もどき(birdroid)の略であり、飛んでいる鳥の群れ をシミュレーションしたものである。 このシミュレーションにおいて興味深い点は、個々のボイドと呼ばれる鳥に以下の 簡単な機能を実装するのみで、実現したことにある。 環
このツールによって,視覚的にそれぞれの分類器の特徴をある程度理解できます.Javaによるデータマイニングツール wekaを使用して作成しました(作成した時点では,wekaのSVM(SMO)の実装は多項式カーネルであったのを,ガウシアンカーネルに書き換えています). 使い方は,アプレット上部の「このメッセージが・・・」と書かれている場所で,右クリックと左クリックをして,青や赤のボールを作ってください.ある程度作成したら,アプレット下部の「lean」をクリックします.青玉と赤玉を分類する線が表示されます.分類に失敗した球にはバツ印が付きます. 各classifier(タブ)の説明 SVM Support Vector Machine classifier C parameter: slack variableの重み NeuralNetwork Neural Network classifier
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