ICML2012読み会で発表しました && SVMの性能をガタ落ちさせるためには - kisa12012の日記
本日サイボウズラボさんの会場で開催されたICML2012読み会に発表者として参加しました． 主催者のnokunoさん，会場係のshuyoさん，また参加者の皆様，ありがとうございました！非常に勉強になりました． 今回発表したのは，Poisoning Attacks against Support Vector Machines (Biggio+) です． 発表資料 PoisoningAttackSVM (ICMLreading2012) from Hidekazu Oiwa 元論文 http://icml.cc/2012/papers/880.pdf 概要 論文の名前通り，SVMの訓練データに毒を盛るためのアルゴリズムを提案 毒を盛るとは，すでに学習されたSVMのパフォーマンスを劇的に下げるためのデータを生成して，SVMの新たな教師データとして潜り込ませること 手書き文字認識での実験では，た
劣微分を使った最適化手法を紹介しました - 射撃しつつ前転 改
新年明けましておめでとうございます、というのもはばかられるような時期になってしまいましたが、今年もこんな感じでのんびりとやっていきたいと思います。よろしくお願いします。 会社ブログの方で、劣微分を使った最適化手法として、FOBOSを紹介しました。線形識別器とは、というところから話を始めたら、実際の論文紹介にたどり着くまでに4回もかかってしまいましたが、何も知らないところからFOBOSでSVMが書けるというところまで、早足ですが一応一通り紹介したつもりなので、FOBOSに興味があるけどまだ論文読んでない、という人はぜひチェックしてもらえればと思います。使えるカーネルは線形カーネルか多項式カーネルぐらいに制限されてしまいますが、実用的なSVMが簡単に作れるというのは結構大きいですよ。ちなみに、FOBOSのところではSVMしか説明していませんが、第2回ではロジスティック回帰をSGDで最適化、とい
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
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統計数理研究所 公開講座「カーネル法の最前線 ―ＳＶＭ, 非線形データ解析, 構造化データ―」
