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machinelearningとsvmに関するnoplansのブックマーク (2)

  • CV最先端ガイド勉強会でSVMについて発表してきました - 遥かへのスピードランナー

    日開催された第9回「コンピュータビジョン最先端ガイド」勉強会@関東でSVMの章を発表してきました。 SVMはPRML読書会でも発表しているので、資料は半分くらい流用です。悪しからず。 コンピュータービジョン最先端ガイド2 3.4ベクトルデータに対するカーネル法(SVM) View more presentations from Takahiro Horikawa. SVMをちゃんと勉強しようと思うと、双対定理から二次計画問題、カーネル法などかなり幅広い知識が必要で、2回目の発表でも、自分自身勉強不足を痛感させられます。今回は特に、ラグランジュ未定定数法と双対定理については、内容を諳んじれるように頭に叩き込むようにしました。未だに参考書がないと内容が出てこないので。またlibsvmなどのライブラリを自分でも使い始めたので、パラメータとSVMの汎化性能については身を持って知ることができた点は

    CV最先端ガイド勉強会でSVMについて発表してきました - 遥かへのスピードランナー
  • [機械学習]サポートベクターマシンの本 - 2008-07-15 - きしだのはてな

    うちにあるで、サポートベクターマシン(SVM)について書いてあるをあげてみます。 まずは、これ。機械学習ってなんなの?という人におすすめ。パーセプトロンからSVM、ニューラルネットワークときて、そうやってできた学習機械の評価方法についても書いてあります。 フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/01メディア: 単行(ソフトカバー)購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (39件) を見る SVM・カーネルに関しては記述が軽く、これも機械学習の入門書。けど、学習機械を組み合わせるブースティングなどの話が書いてある。 パターン認識と学習の統計学―新しい概念と手法 (統計科学のフロンティア 6) 作者: 甘利俊一,麻生英樹,津田宏治,村田昇出版社/メーカー

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