カーネルトリック
ソフトマージン法を用いることで、線形分離可能でない場合に対しても線形しき い素子のパラメータを求めることができるようになる。しかし、ソフトマージン 法を用いたとしても、本質的に非線形で複雑な識別課題に対しては、必ずしも良 い性能の識別器を構成できるとは限らない。本質的に非線形な問題に対応するた めの方法として、特徴ベクトルを非線形変換して、その空間で線形の識別を行う 「カーネルトリック」と呼ばれている方法が知られている。この方法を用いるこ とでサポートベクターマシンの性能が飛躍的に向上した。それがサポートベクター マシンを有名にした大きな要因であると考えられる。 一般に、線形分離可能性はサンプル数が大きくなればなるほど難しくなり、逆に、 特徴空間ベクトルの次元が大きくなるほど易しくなる。例えば、特徴ベクトルの 次元が訓練サンプルの数よりも大きいなら、どんなラベル付けに対しても線形分 離可能
MacでWekaを使えるようにしつつも, ついでにSVMも使えるようにしますの巻 - ツサソヒコミモ
Wekaをインストールしても, 初めから全ての分類器を使えるというわけではなく, ないものは何処からかライブラリを探さないといけない. 凄くめんどくさい. Weka のダウンロード 今回LibSVMという分類器を使えるようにするにあたり, 自分は使っていたWekaを再ダウンロードすることとなったので, そこの件から説明する. http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html からMac OS Xのweka-3-6-12-apple-jvm.dmgをダウンロードする. (自分は最初, もうひとつ存在するweka-3-6-12-oracle-jvm.dmgの方をダウンロードしたが, 参考になった他のサイトではapple-jvm版での説明がなされているケースが殆どであったので, 基本的にはこちらをお勧めする. ) <-うわここの説明超適当,
SVR
SVR# class sklearn.svm.SVR(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=-1)[source]# Epsilon-Support Vector Regression. The free parameters in the model are C and epsilon. The implementation is based on libsvm. The fit time complexity is more than quadratic with the number of samples which makes it hard
Supervised learning: predicting an output variable from high-dimensional observations
Supervised learning: predicting an output variable from high-dimensional observations# Nearest neighbor and the curse of dimensionality# k-Nearest neighbors classifier# The simplest possible classifier is the nearest neighbor: given a new observation X_test, find in the training set (i.e. the data used to train the estimator) the observation with the closest feature vector. (Please see the Nearest
線形SVM - 人工知能に関する断創録
下巻に入って7章のサポートベクトルマシン（Support Vector Machine: SVM）を実装してみます。SVMに関しては、有名なSVMのライブラリ（libsvm）を使ったことがあるだけで、アルゴリズム詳細はPRMLで初めて学習しました。なので変なことを書いていたらコメント欄で指摘してもらえると助かります。 まずは、一番簡単な線形SVMを実装してみます。今までと同様に直線（超平面）でデータが完全に分離できる場合です。PRMLの7章には特に説明がありませんが、カーネル関数に下の線形カーネル（データのただの内積）を用いた場合に相当するようです。このカーネル関数を多項カーネルやガウシアンカーネルに変更すると線形分離不可能なデータも分類できるようになるとのこと。非線形SVMは次回ためしてみます。 まず、SVMの識別関数は、式（7.1）で表せます。 今までと違ってバイアスパラメータをまとめ
10秒で設定可能なlibsvmで機械学習を行う - Y's note
Support Vector Machines (Information Science and Statistics) 作者: Ingo Steinwart,Andreas Christmann出版社/メーカー: Springer発売日: 2008/08/29メディア: ハードカバー クリック: 17回この商品を含むブログを見る libsvm LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Yuta.Kikuchiの日記 前回RでのSVMを簡単に紹介しましたが、今日はlibsvmを利用したirisの分類学習を行いたいと思います。libsvmは導入がめちゃくちゃ簡単なところが売りだと思います。zipをlibsvmサイトからdownloadして展開してgmakeで
scikit.learn手法徹底比較！ SVM編 - Risky Dune
問題設定や細かい実験手法は下のページを参照. scikit.learn手法徹底比較！ イントロダクション 今回は言わずと知れたSVM(サポートベクターマシン)を試す. 訓練データ数を増やしていったときに, 手書き文字の分類性能がどのように推移していくかを調べる. SVMの詳細な解説は別の文献を引いて欲しい. PRMLを読んでもいいしこのスライドは結構わかりやすい. 概略だけ書くとSVMは2クラス分類のためのアルゴリズムである. データが散らばる多次元空間を超平面で区切り, データを２つに分類する. その超平面をマージン最大化という基準でひくとわりとうまく行くねというアルゴリズムである. そこで元の空間で分類できなくともカーネルで定義された別の空間だとうまく行くことがあるため, 分野によって様々なカーネルが考案されている. カーネルは2つのデータを引数として取る関数でその値はおそらく類似度を
TinySVM: Support Vector Machines
TinySVM is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) [Vapnik 95], [Vapnik 98] for the problem of pattern recognition. Support Vector Machines is a new generation learning algorithms based on recent advances in statistical learning theory, and applied to large number of real-world applications, such as text categorization, hand-written character recognition. List of Contents What's new Fe
Getting Started with Topic Modeling and MALLET | Programming Historian
Donate today! Great Open Access tutorials cost money to produce. Join the growing number of people supporting Programming Historian so we can continue to share knowledge free of charge. Contents Editor’s Note Lesson Goals What is Topic Modeling And For Whom is this Useful? Examples of topic models employed by historians: Installing MALLET Windows Instructions Running MALLET using the Command Line
Google Sites: Sign-in
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LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label
This page contains many classification, regression, multi-label and string data sets stored in LIBSVM format. For some sets raw materials (e.g., original texts) are also available. These data sets are from UCI, Statlog, StatLib and other collections. We thank their efforts. For most sets, we linearly scale each attribute to [-1,1] or [0,1]. The testing data (if provided) is adjusted accordingly. S
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Comparison of kernel ridge regression and SVR — scikit-learn 0.22.2 documentation
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https://scikit-learn.org/stable/model_persistence.html
https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html
STUDY OF Ε-SMOOTH SUPPORT VECTOR REGRESSION AND COMPARISON WITH Ε- SUPPORT VECTOR REGRESSION AND POTENTIAL SUPPORT VECTOR MACHINES FOR PREDICTION FOR THE ANTITUBERCULAR ACTIVITY OF OXAZOLINES AND OXAZOLES DERIVATIVES
Text Classification with Lucene/Solr, Apache Hadoop and LibSVM