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)。 $ ./svm.py file = classification.txt (len=200) cvxopt result status: optimal delta = 5.684342e-14 class = ('-1', '+1') confusion matrix: [[96 7] [34 63]] #!/usr/bin/env python # -*- codi
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