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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)。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # support vector machine (SVM) の計算 # cvxopt.solvers.qp (Quadratic Programming) を利用 from __future__ import print_function import numpy as np
input=>ちょっと、何!? びっくりすんじゃん……。 category: tsundere input=>君が大好きで。すっごく大好きでね。 category: not_tsundere input=>……気安く触んないでよ、バカ。 category: tsundere input=>人ラブ!俺は人間が好きだ!愛してる! category: not_tsundere よい...。 #やったこと ##ふつうのスパム判定の場合 スパムのテキストとそうでないテキストをそれぞれコンピュータに学習させて、新しく入力されたテキストがスパムかどうかを判定します。 ...つまらん ##ツンデレ判定の場合 ツンデレのテキストとそうでないテキストをそれぞれコンピュータに学習させて、新しく入力されたテキストがツンデレかどうかを判定します。 楽しい!! #データの用意 学習を行うためには当然学習データが必要で
いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 ##読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 ##「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うこ
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