Holy (K)night [Python] python から SVM を使うときのメモ [SVM]
2024年02月 / 01月≪ 1234567891011121314151617181920212223242526272829≫03月 python から libsvm-python を使う環境を作るときのメモ。 【More・・・】 1．ダウンロード。 ここから libsvm-python をダウンロード. 2.make。 ダウンロードしたら解凍ディレクトリで make. その下にある python ディレクトリの中でも make. 3. libsvm/python ディレクトリ内の svm.py と svmutil.py の2つをインポートして python から使用。 ・使い方 学習データの登録： problem = svm_problem([train_label1, train_label2, ...], [train_data1, train_data2, ...]) 学習パ
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
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
サポートベクターマシーン(support vector machine)，ニューラルネットワーク(neural network)，ナイーブベイズ(naive bayes)，ディシジョンツリー(C4.5)(decision tree)，Ada Boost M1，Baggingなど.
このツールによって，視覚的にそれぞれの分類器の特徴をある程度理解できます．Javaによるデータマイニングツール wekaを使用して作成しました. （作成した時点では，wekaのSVM(SMO)の実装は多項式カーネルであったのを，ガウシアンカーネルに書き換えています） 使い方は，アプレット上部の「このメッセージが・・・」と書かれている場所で，右クリックと左クリックをして，青や赤のボールを作ってください． ある程度作成したら，アプレット下部の「lean」をクリックします．青玉と赤玉を分類する線が表示されます．分類に失敗した球にはバツ印が付きます． 各classifier(タブ)の説明 SVM Support Vector Machine classifier C parameter: slack variableの重み NeuralNetwork Neural Network classifi
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。
Support Vector Machine
人間には卓越した学習能力が備わっている．人間は目で見たり，耳で聞いたものが何であるかをいとも簡単に認識できる．また，未知の環境に適応する能力も優れている．それに対し，コンピュータは，与えられた指示（プログラム）どおりに高速に計算を行う能力においては優れているが，学習能力という点においては，人間とは比較にならない． そこで，人間のような学習能力をもった機械（モデル）を作るための学習理論が発達してきた．その代表的な成果の1つとして，多層パーセプトロンが挙げられる．多層パーセプトロンは1980年代に開発され，これまで多方面に応用されてきた．しかし，望ましくない局所最適解への収束，中間層の素子数の選択など，いくつかの問題点がある． サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM) は，このような問題を解決した学習機械として知られている．サポートベクターマシンとは，1
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
やる夫で学ぶSVM with R
