NMF
NMF# class sklearn.decomposition.NMF(n_components='auto', *, init=None, solver='cd', beta_loss='frobenius', tol=0.0001, max_iter=200, random_state=None, alpha_W=0.0, alpha_H='same', l1_ratio=0.0, verbose=0, shuffle=False)[source]# Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Find two non-negative matrices, i.e. matrices with all non-negative elements, (W, H) whose product approximates the non-negative
非線形SVMとscikit-learnによる実装 - Qiita
以前（というか昨年のAdvent Calender）線形SVMについて書かせていただいたのですが、非線形の部分に触れられずに終わってしまったので、今回は続きということで非線形SVMについてまとめてみようと思います。 前回の記事は以下になります。 線形SVM(Machine Learning Advent Calendar 2015) 非線形SVMとは 前回の線形SVMでは、データ集合の実空間上に線形な境界を設けることで、データ集合を２つのグループに分類していました。 例えば、二次元空間上に存在するデータ集合を２つのグループに分類したいとき、線形SVMを使えば両グループが最も乖離する位置に線形な境界（超平面）を定義でき、データ集合を2分することができます（なおこのときのデータ集合は訓練集合であり、各データの正解ラベルはわかっているものとします）。 （同じ色の点は、同じグループのデータであるこ
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