17. SVM とは Support Vector Machine の略称です。 データ群を 2 クラスに分類する超平 面を引くことによってデータを分類 してしまおう という手法です。 具体例を挙げてみましょう。
やる夫で学ぶSVM with R
17. SVM とは Support Vector Machine の略称です。 データ群を 2 クラスに分類する超平 面を引くことによってデータを分類 してしまおう という手法です。 具体例を挙げてみましょう。
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
sigfpai2009_okanohara
1. 2009/3/13 SIGFPAI @学習院大 大規模データを基にした 自然言語叀 岡野原大輔 東京大学情報 工学 研 科 コンピュータ科学専攻 辻井研 hillbig@is.s.u-tokyo.ac.jp 2. 背景 • 匏用可能な言語資源の急 な拡大 – ブログ, 掲示板, 商品情報, レビュー – Wikipedia, Google N-gram Corpus ( 1010 語) – 従来の言語資源 Penn treebank ( 106語) • より多くのデータ⇒ も向上 – 統計的機械翻訳 [Brants+, EMNLP 07] • 言語資源の の対数で翻訳 は線形に上昇 – 博卝 有学習による ラベリング [Suzuki+, ACL 09] – 単語の類似 計算 [柴田+, NLP 09]
Momma's Wiki: SupportVectorMachine/SVMlight - 手軽に試せるSupport Vector Machine SVM-Ligh...
svm_learn svm_learn [options] example_file model_file で学習する。 example_fileは後で説明する書式に従って記述したテキストファイルで、model_fileは学習結果を収めるファイルでsvm_learnが作るものなので適当な名前を指定するだけで良い。 つまりmodel_fileを保存しておけば学習状態を独立して管理できる。 オプションに関しては基本的に-cオプションしか弄らないで良さそう。-cに渡す数値が大きくなるほどマージンを広くとるが学習に時間を要する。 ちなみに-zオプションは動作モードの選択で、分類、回帰、ランキングが選べる。 example_fileの書式 <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info> <targ
SVM-python
SVMpython Note that there is a new version of SVMpython in town, SVMpython version 2! New users are encouraged to acquire that version. This documentation is retained in support of those still using this older version. High Level View Introduction Download Building Using Overview of svm_python_learn Overview of svm_python_classify Low Level Reference Objects Details of User Functions svmlight Exte
Support Vector Machine が気になる
ちょっと調べたいことがあったのでメモ。 Support Vector Machine という、パターン認識へ適用できる学習機械があるらしい。 サポートベクターマシン [Wikipedia] はっきり言って、Wikipedia を読んでもなんのことかさっぱりわからない。 ということで、下記に比較的わかりやすい解説を発見。 SVM を使うと，なにが嬉しいの？ その他、リンク。 Support Vector Machine [TAKASHI ISHIDA HomePage] Support Vector Machine って，なに？ [Masato Aoba's Web-page] サポートベクターマシン [宇都宮大学 工学部電気電子工学科 情報通信システム工学講座 足立・平田研究室] サポートベクターマシン(SVM) [机上の空論] Kernel m
SVMを使うとなにが嬉しいの？
SVM を使うと，なにが嬉しいの？ 戻る さて，SVM(Support Vector Machine)と言われるものが最近，巷（って言っても，主にパターン認識の分野だけどね）をにぎわしているんだけれど，いったいなにがすごいのだろう？ SVMは，パターン識別手法の一つなんだけれども，これまでもパターン識別手法というのはいくつも提唱されている． ニューラルネットワークを使ったパターン識別手法として最も親しみ深いのは，多層パーセプトロンをバックプロパゲーションで学習させる方法だけれど，SVMはバックプロパゲーション学習と比べてどんな「嬉しい」ことがあるんだろうか． ぶっちゃけた話，SVMの最大の特徴は「マージン最大化」にある．じゃあこの「マージン最大化」とは，なんだろう． ここで，「識別線の引き方」というものを考えてみたい． まず，2次元の特徴空間に次のような2つのクラスAと
ビボウロク
JScriptでIEを自動操作するための関数のメモ。テスト等で使う。 素直にSelenium等のテストツールを使えばいいのだが、客先の環境でなかなかフリーソフトを導入できない場合に使う。 IEしか操作はできないけどね．．．。 ①テキストフィールドに入力するための関数。 テキストタグの指定はid属性もしくはname属性。 //**************************************************************** //テキスト、パスワードを入力 //**************************************************************** function input_text( objIE, input_type, tag_id, input_name, input_value ) { var objDoc =
LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines
Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin Version 3.33 released on July 11, 2024. We fix some minor bugs. Version 3.31 released on February 28, 2023. Probabilistic outputs for one-class SVM are now supported. Version 3.25 released on April 14, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U libsvm-official The python directory is re-organized so >>> from libsvm.svmutil imp
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