MATLAB Note/統計 - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
教師あり学習 † 各手法の詳細やパラメータの変更に関しては、Statistics Toolbox ドキュメント、日本語の解説（最新バージョンには未対応）や、helpコマンド、editコマンドが参考になります。 ↑ 決定木 † Statistics Toolbox が提供している機能です。 参考(関数) 参考(詳細) ウィキペディア「決定木」のゴルフの表 を使って説明します。*1 まずは入力値データ（独立変数）と、結果データ（従属変数）を宣言します。 %独立変数（天気、気温、湿度、風の強さ） meas = [ 1 29 85 1 1 27 90 2 2 28 78 1 3 21 96 1 3 20 80 1 3 18 70 2 2 18 65 2 1 22 95 1 1 21 70 1 3 24 80 1 1 24 70 2 2 22 90 2 2 27 75 1 3 22 80 2 ]
サポートベクターマシン入門 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマシンが
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
SVM-Light: Support Vector Machine
SVMlight Support Vector Machine Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Developed at: University of Dortmund, Informatik, AI-Unit Collaborative Research Center on 'Complexity Reduction in Multivariate Data' (SFB475) Version: 6.02 Date: 14.08.2008 Overview SVMlight is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) in C. The main featu
サポートベクターマシン - Wikipedia
サポートベクターマシン（英: support-vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）とAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。 サポートベクターマシンは、現在知られている手法の中でも認識性能が優れた学習モデルの1つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮することができる理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためである。 基本的な考え方[編集] サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから
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
SVM-Light(オプション、使い方)
ここではソフトウェアSVM-Lightの使い方を説明します。SVM自体の原理を知りたい方は「Chris Burge氏のチュートリアル」が良い教科書となるでしょう。 SVM-Lightは学習モジュール(svm_learn)と識別モジュール(svm_classify)で構成されています。この識別モジュールは、学習されたモデルを新たなサンプルに適用することが出来ます。詳しくは以下に示す「svm_learn」と「svm_classify」の使い方を参照してください。 svm_learn svm_learnは次のようなパラメータによって呼び出されます。
SVMlight - ろみにゃ。のメモ
SVMlightには、svm_learnとsvm_classifyがある。 svm_learnは学習用で、トレーニングデータを使う。 svm_classifyは、svm_learnで作った学習器でテストデータを分類する。 １、svm_learnの使い方 svm_learn [options] training.dat model_file training.datは、トレーニングデータ。用意しておく。 model_fileは、出力ファイル。これを使って、後で、svm_classifyを行う。 ２、トレーニングデータの形式 一般的には、下のような形式。 ---------------------------------------------------- <line> .=. <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature
[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
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http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/index.html
http://cl.aist-nara.ac.jp/papers/2001/TakamuraNL143-2001.pdf
http://web.sfc.keio.ac.jp/~naoe/security/documents/naoe/Support_Vector_Machine_ver2.pdf
栗田多喜夫「サポートベクターマシン入門」（PDF）
http://web.sfc.keio.ac.jp/~naoe/security/documents/naoe/Support_Vector_Machine.pdf