机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
LIBSVMの使いかたまとめ - k.kinukawaの日記
LIBSVMとは LIBSVMはChih-Chung Chang とChih-Jen Lin によって作成された、サポートベクタマシンライブラリである。 現在はバージョン2.85がリリースされている。 LIBSVM は、サポートベクタ分類器（C-SVC、nu-SVC）、回帰分析（epsilon-SVR、nu-SVR）、分布評価（１クラスSVM）のための統合ソフトである。 マルチクラス分類もサポートしている。 様々なインターフェースが用意されているため、ライブラリとユーザープログラムを簡単に統合することが可能である。 以下のような機能、特徴を含んでいる。 異なったSVM の計算式が用意されている. 効率的なマルチクラス分類ができる. モデル選択のためのクロスバリデーション*1. 可能性予測. 偏ったデータのための、重みつきSVM. C++ とJava のソースコード. SVM 分類と回帰分析
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