サポートベクターマシーン(support vector machine)，ニューラルネットワーク(neural network)，ナイーブベイズ(naive bayes)，ディシジョンツリー(C4.5)(decision tree)，Ada Boost M1，Baggingなど.このツールによって，視覚的にそれぞれの分類器の特徴をある程度理解できます．Javaによるデータマイニングツール wekaを使用して作成しました. （作成した時点では，wekaのSVM(SMO)の実装は多項式カーネルであったのを，ガウシアンカーネルに書き換えています） 使い方は，アプレット上部の「このメッセージが・・・」と書かれている場所で，右クリックと左クリックをして，青や赤のボールを作ってください． ある程度作成したら，アプレット下部の「lean」をクリックします．青玉と赤玉を分類する線が表示されます．分類に失敗した球にはバツ印が付きます． 各classifier(タブ)の説明 SVM Support Vector Machine classifier C parameter: slack variableの重み NeuralNetwork Neural Network classifi
