[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
統計ソフトRのブログ カーネルSVM
久々の更新です。 最近、カーネルSVMの威力に驚いています。 基本的には、判別分析と同じで、 直線を引いて、この線よりこっち側はクラスＡで 反対側はＢですよというもの。 ↓イメージ ただし、下の場合のようにどうしても線が引けない時が出てきてしまいます。 そんなときは、カーネル関数によって次元を上げてしまうのです。 この図ですと、2次元から3次元にしたことによって、 2種類の○が直線によってわかられるのです。 (正確には平面) 「いやいや次元飛ばさなくても、曲線描けば分けられるよ」 と思うかも知れませんが、 解が計算できない場合が多いのです。 もちろん2次の判別関数(qda)というものも存在します。 まだ、判別関数について説明はしていませんが、 いずれしたいと思います。 判別関数にもちゃんとした長所もありますが 今回はＳＶＭについて。 二つメリットを挙げます。 ・SVMは稀なデータでも可能
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How-to install R on CentOS
A not so christmas-connected topid today as I’m going to write down a few lines on how-to install the open source statistical tool and relative developement libraries R on CentOS release 4 and 5. Personally I’ve tried it successfully on CentOS 5. CentOS today does not provide any build of this tool in it’s official and semi-official repositories but, luckily the R-project itselfs provides the bina
Python で R - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですPython で R 現在注目のスクリプト言語Pythonで、R を使う。Pythonは有用なモジュールを持っているので、R で出来ないことができるかも。 Rpy † Linux と Win32 をサポート。 ↑ インストール † Linux Win32 ActivePythonをインストール。 RpyのWPからEXEファイルをダウンロード。Rのバージョンと、PythonのバージョンにあったEXEファイルを選択すること。 EXEファイルを実行する。 Mac もともと /usr/bin に python があります。その他の python は http://sakito.s2.xrea.com/python/install/install.html http://homepage2.nift
~okuno
自己紹介 名前：奥野 陽(Okuno Yoh) 所属：慶應義塾大学 理工学研究科 萩原研究室 研究：Social IME 〜 みんなで育てる日本語入力 〜 研究報告 研究成果(2007年度) Social IME 〜 みんなで育てる日本語入力 〜 未踏のプロジェクトで開発しているソフトウェアです。 研究資料(2007年度) 2007年1期未踏ソフトウェアの資料です。 最終成果報告会スライド 秋葉原での最終報告会における発表スライドです。 浜松合宿発表スライド 浜名湖での合宿における発表スライドです。 摩耶合宿発表スライド 摩耶山での合宿における発表スライドです。 キックオフ発表スライド 未踏のキックオフミーティングの資料です。 Social IME: サーバサイド日本語入力 と ログ活用サービス PMに提出した提案書です。気合入れて書きました（笑）。 研究室内のミーティ
RPyで遊んでみる - yasuhisa's blog
一学期の授業にてデータ解析という授業を取っています。統計ソフトRを用いて*1、車市場の線形価格予想モデルのようなものを構築します…というのはとりあえずおいておいてw。 Rを使っていろいろやるわけですが、RをPythonから使えるRPyというライブラリがあるのでつかってみました。 まず、RPyを使うのに必要なNumericというライブラリをインストールします。しなくてもいいのかもしれないけど、Strongly Recommendされているので入れておきます。ここからどうぞ。次に、RPyのインストール。ここからどうぞ。 これで使えるようになってると思うので、使ってみましょう。デモがよくできているので、この付近でいろいろ試してみましょう。 普通はこれでうまく行くと思うんですが、R側にあるデータや、functionを使う時にちょっとつまった点があったので、自己メモ。 R側にあるデータは「r.loa
rpy2
The rpy2 site has moved to https://rpy2.bitbucket.io. You will be redirected in 15 s econds. About rpy2 is an interface to R running embedded in a Python process. The project is mature, stable, and widely used. Source and installation Released source packages are available on PyPi. Installing should be as easy as pip install rpy2 The source code is also in a public repository on bitbucket. Documen
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REvolutionRは連邦の新型か - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですREvolutionR(マルチコア対応IntelMKL版R） http://www.revolution-computing.com/ BenchMark1 http://www.revolution-computing.com/products/r-performance.php BenchMark2 http://www.revolution-computing.com/products/benchmarks.php RBenchMarks? http://r.research.att.com/benchmarks ATLAS ftp://ftp.u-aizu.ac.jp/pub/lang/R/CRAN/bin/windows/contrib/ATLAS/ GotoBLAS（マ
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Orange Data Mining
Data Mining Fruitful and FunOpen source machine learning and data visualization. Download Orange 3.36.2 Jan 11, 2024 Scoring Sheets: Transform Data into Insightful ScoresOrange's Scoring Sheet widget provides explainable machine learning predictions using a simple scoring system. Each feature's influence obtains an integer score, making it easier to understand and communicate the model, crucial in
PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python
今、python界でPyBrainが熱い！…わけじゃないですけど、個人的にけっこう注目しているライブラリ。機械学習ライブラリにおける、期待の新人が出てきなような気持ちです。 0.PyBrainとは？PyBrainっていうのはPythonによって動く、モジュール式の機械学習ライブラリです。python界ではいままでにもニューラルネットワークとかSVMなどを扱うライブラリが存在していましたが、PyBrainではそれらをより包括的に扱う、一種の環境としての機械学習ライブラリを目指しているようです。 PyBrainが優れているのはその思想もさることながら、扱っているアルゴリズムの多さにもあります。例えばFeaturesの欄を見てみると、 BackpropRpropPolicy GradientsSupport Vector MachinesEvolution StrategiesCMA-ESCom
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
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店の外も中もヱヴァだらけ、箱根のローソンがヱヴァンゲリヲン仕様の「第3新東京市店」になって登場
2010年4月27日よりヱヴァのクリアファイルプレゼントやオリジナルコラボ商品販売のキャンペーンを予定しているローソン。4月23日からはARで約80メートルのヱヴァンゲリヲン初号機が箱根に出現するのに合わせ、箱根仙石原の店舗では丸ごとエヴァだらけになった「第3新東京市店」が登場しました。 詳細は以下から。 ローソン第3新東京市店。 オープンの看板が大きく飾られていました。 のぼりも立っています。 店の壁にはヱヴァの絵が多数。 お礼を言うシンジ。 入り口の横に初号機が待ち構えています。 初号機の逆にはアスカがいたのですが、荷物の影になっていました。 扉に書かれている店名もちゃんと第3新東京市店になっています。 店内はこんな感じでヱヴァの看板がいろいろと飾られています。 店内の商品もヱヴァ関連がガッチリ集められています。 2010年4月27日から発売予定のコラボ商品も先行販売されていました。
京都テキスト解析ツールキットを使ってみた - 射撃しつつ前転 改
KyTea(京都テキスト解析ツールキット)は京大のGraham Neubigさんが中心となって開発している単語分割&発音推定ツールである。 私はかな漢字変換用の学習データを作るのにこれまではmecabを使っていたのだが、mecab-ipadicのデータには、そもそも読み推定に力が入ってない、という問題があった。形態素解析は文章を単語に区切ることと品詞を推定する事が主目的な感じなのでそこを期待するのはそもそも筋違いなのだが。 かといって自分で作ろうにも、こういうものは学習用コーパスが必要なので、コードだけで簡単にどうにかできる問題ではない。コーパス作りはとても手間のかかる作業なので、気軽に週末に作れるようなものでもない。というわけで、根本的な解決は棚上げして、これまではmecabの解析結果を後付けで適当に確率的に揺らしてみたりとかしながら使ってきたのである。 そこに新しくKyTeaが現れた。
ICML 2008 -- Tutorial on Theory and Applications of Online Learning
ICML 2008 Tutorial on Theory and Applications of Online Learning Shai Shalev-Shwartz and Yoram Singer Tutorial Description | Slides | Presenters | References Tutorial Description Online learning is a well established learning paradigm which has both theoretical and practical appeals. The goal of online learning is to make a sequence of accurate predictions given knowledge of the correct answer to
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NumPy for R (and S-Plus) users – Mathesaurus