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
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
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https://scikit-learn.org/stable/model_persistence.html
https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html
