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機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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コラム / リコーの技術 | リコー
人間を含む動物は、身の回りの状況を常に認識して行動しているが、その処理は驚くほど迅速で柔軟性が高い。多くの生物は一度間違えると、次回は判定基準を部分修正する。情報処理の世界においても、このような生物の柔軟性に学び、認識技術が大きく進歩してきている。従来は、認識するためにまず対象をできるだけ細かく調べ、この調べたデータと予め学習したデータを統計処理した後、結論を出すのが通常の方法であった。しかし、我々は経験的にもっと効率的な方法を知っている。例えば、道路に動物がいる場合、まず動物の輪郭からサイズを認識し、そのサイズからこれがイヌかネコの可能性を引き出す。次に、近づいて形状や色を詳しく調べ、イヌでもネコでもなくキツネであれば、同種のサイズの可能性にキツネを加える。生物はこのように順次単純な判定を繰り返すことで、高速で高精度かつ柔軟な認識を行っている。 簡単な例を挙げてみる。図1のように平面の
「R言語による Random Forest 徹底入門 －集団学習による分類・予測－」 - #TokyoR #11
Rのpsychパッケージを用いた，因子分析の方法についてまとめています。 特に，SPSSやSASなどの商用ソフトでは実行できない，多様な分析法がpsychを使えば可能になります。その辺りの分析方法について触れています。 具体的には，因子数の決定方法，因子の抽出，回転方法，カテゴリカル因子分析などです。
[メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論
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
SVM のチューニングのしかた（１） - ほくそ笑む
SVM のチューニング SVM(Support Vector Machine) はみなさん御存じ機械学習の手法です。 SVM はデフォルト設定でモデルを作ってもしょうがないです。gamma と cost というパラメータがあるので、これらの値に最適値を設定しなければなりません。R の SVM の Help にもこう書いてあります。 Parameters of SVM-models usually must be tuned to yield sensible results! (訳) SVM でいい結果出したかったらチューニングしろよな！ というわけで、SVM のチューニングのしかたについて説明したいと思います。 交差検証 おっと、その前に、交差検証の話をしなければなりません。 SVM モデルをチューニングする際、二つのパラメータでグリッドサーチをします。 すなわち、パラメータをいろいろ変
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