ところでサポートベクターマシンって何なの？ - きしだのHatena
最近、機械学習とか、そのアルゴリズムのひとつであるサポートベクターマシンとかやってるわけですが、そもそも機械学習ってなんなんでしょか？ 機械学習ってのは、なんとなく与えられた点の分類から、新たに与えられた点の分類を推測するのですが、ようするに、点が与えられたときにそこから分類の領域を推測しておいて、新たな点がきたときにはどの領域に入るかを判別するのです。 ニューラルネットワークは、名前にニューロンとかついてて、とてもステキな響きがするのですが、あれは関数のあてはめを行っているのです。そうやって関数をあてはめることで、領域の境界面を求めます。 NN法は、学習とかせず、一番近いデータが同じ分類になるはずという戦略でやってます。 サポートベクターマシンも考え方としてはNN法と同じで、新しい点がやってくると、学習したそれぞれの点までの近さを計算して、一番ちかい分類を求めます。そのため、学習データが
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Qwen3のアップデートがいろいろ出ていて、ベンチマークですごい結果を出したりしています。 けど、実際に使うと全然そんな性能が出てる気しないです。 これたぶん、コンテキストが長くなったときの性能劣化が激しいんじゃないかと思います。 なので、ベンチマークや、ちょっとプロンプト一発投げて返答を見ると性能よさそうに見えるんだけど、実際に使うとダメということになるんだと思います。 Qwen3 30Bアップデートとコーディングモデル Qwen3のアップデートは、先日の235Bに続いて、30B-A3Bのnon-thinkingモデルと、それをベースにしたコーディングモデルが出ていました。 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 · Hugging Face Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct · Hugging Face 235Bについては、な
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