線形SVM - 人工知能に関する断創録
下巻に入って7章のサポートベクトルマシン（Support Vector Machine: SVM）を実装してみます。SVMに関しては、有名なSVMのライブラリ（libsvm）を使ったことがあるだけで、アルゴリズム詳細はPRMLで初めて学習しました。なので変なことを書いていたらコメント欄で指摘してもらえると助かります。 まずは、一番簡単な線形SVMを実装してみます。今までと同様に直線（超平面）でデータが完全に分離できる場合です。PRMLの7章には特に説明がありませんが、カーネル関数に下の線形カーネル（データのただの内積）を用いた場合に相当するようです。このカーネル関数を多項カーネルやガウシアンカーネルに変更すると線形分離不可能なデータも分類できるようになるとのこと。非線形SVMは次回ためしてみます。 まず、SVMの識別関数は、式（7.1）で表せます。 今までと違ってバイアスパラメータをまとめ
support vector machine (SVM) の計算（cvxopt 利用） - Qiita
こんにちは。 support vector machine (SVM) の計算は、 人工知能に関する断創録「ソフトマージンSVM」の手順（cvxopt を利用）にそっくり従うと、少し自分でも解を計算した気分になれます。下記1では、Lagrange乗数alphaの収束解、tabplot 等もプロットしています（class × prediction == 1 となるデータを強調表示。prediction == 0 が境界線）。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # support vector machine (SVM) の計算 # cvxopt.solvers.qp (Quadratic Programming) を利用 from __future__ import print_function import numpy as np
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