[B! svm] nfunatoのブックマーク

機械学習におけるカーネル法について - めもめも

何の話かというと機械学習におけるカーネル法の説明で、よく登場するのがこちらの図です。左側の (x, y) 平面上の点を分類する場合、このままだと線形分類器（直線で分類するアルゴリズム）ではうまく分類できないのが、右図のように z 軸を追加してデータを変形すると、平面できれいに分割できるようになって、線形分類器による分類がうまくいくというものです。このように、高次元空間にデータを埋め込むことでうまいこと分類するのがカーネル法の仕組みだというわけです。なのですが・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・これ、本当にカーネル法の原理を知っている方には、ちょっと気持ち悪くないですか？ ※ 以下はカーネル法を知っている方向けのつぶやきです。上記の例は、データの配置にあわせて、うまいこと z 軸方向の変形をしているのでうまくいっているのですが、カーネル法には、データの配置にあわせてうまいこと変

nfunato 2017/10/13

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SVM with polynomial kernel visualization

See a new version of this video in HD: https://youtu.be/OdlNM96sHio A visual demonstration of the kernel trick in SVM. This short video demonstrates how vectors of two classes that cannot be linearly separated in 2-D space, can become linearly separated by a transf ormation function into a higher dimensional space. The transf ormation used is: f([x y]) = [x y (x^2+y^2)] Visit my homepage https:

nfunato 2017/09/23

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Multiclass SVMs

SVMs are inherently two-class classifiers. The traditional way to do multiclass classification with SVMs is to use one of the methods discussed in Section 14.5 (page 14.5 ). In particular, the most common technique in practice has been to build one-versus-rest classifiers (commonly referred to as ``one-versus-all'' or OVA classification), and to choose the class which classifies the test datum wit

nfunato 2017/09/14

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docs/site/en/r1/tutorials/representation/kernel_methods.md at master · tensorflow/docs

Note: This document uses a deprecated version of tf.estimator, tf.contrib.learn.Estimator, which has a different interface. It also uses other contrib methods whose API may not be stable. In this tutorial, we demonstrate how combining (explicit) kernel methods with linear models can drastically increase the latters' quality of predictions without significantly increasing training and inference tim

nfunato 2017/09/09

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Evernote Blog � Blog Archive � New updates to Web and Windows

에버노트에 뭐가 새로워요?에버노트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금하신가요? 아래의 기사들을 확인하여 우리가 작업 중인 흥미로운 것들을 모두 볼 수 있습니다. 새로운 소식레거시 버전 Evernote 앱 사용 중지2024년 3월 26일, 저희는 레거시 버전 Evernote 앱에 작별을 고합니다. v10 이전의 Evernote 경험을 단일화하면 보안 수준을 크게 높이고 더 빠른 개발을 위해 더 많은 자원을 투입할 수 있습니다. 더 읽기 14가지 주요 기능이 이제 모든 사용자에게 제공됩니다이 중요한 Evernote 기능들은 검색, 첨부 관리, 노트 액세스 등 핵심적인 제품 성능을 높여줍니다. 이제 누구나 그 기능을 사용해 Evernote의 잠재성을 최대한 활용할 수 있습니다.