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．
Kernel-Machines.Org — Kernel Machines
This page is devoted to learning methods building on kernels, such as the support vector machine. It grew out of earlier pages at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics and at GMD FIRST, snapshots of which can be found here and here. In those days, information about kernel methods was sparse and nontrivial to find, and the kernel machines web site acted as a central repository for the
やる夫はSVMを実装したようです やる夫で学ぶ非線形なSVM
2乗誤差最小化を基礎におく線形識別器の欠点を克服する識別器の学習として有名なサポートベクターマシンについて、原理、学習アルゴリズムについて説明する。さらに回帰の応用したサポートベクター回帰についても説明する。
PRML合宿まとめサイト
■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
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http://web.sfc.keio.ac.jp/~naoe/security/documents/naoe/Support_Vector_Machine.pdf
