簡単に使えて精度の良い機械学習ライブラリを作ったよ - Qiitaはじめに こんにちは。皆さんD言語使っていますか？ 今回は liblinear のような教師あり線形分類器のライブラリ, libarowを作ったので紹介します。 特長 収束が早い 精度が良い(liblinearより良い) パラメータが少ない（1個） そのパラメータもデフォルトの値を使っておけば大抵OK オンライン学習（すべてのデータを一度に読む必要がなく、省メモリ） アルゴリズム 以下の更新式にしたがって、各特徴の分散を小さくしつつ、与えられた教師データを正しく分類できるようにし、かつなるべく今までの分布に近い形で更新していきます。 (\mathbf{\mu}_{t+1}, \Sigma_{t+1}) = arg~min_{\mathbf{\mu}, \Sigma} D_{KL} (\rm N(\mathbf{\mu}, \Sigma) || \rm N(\mathbf{\mu}, \Si
