Support Vector Machine - にゃあさんの戯言日記
昨日の話の続き。 実験で学習をするロボットを作るということで、学習のためのアルゴリズムをいくつか調べた。そこで最終的に採用したのがSupport Vector Machine(SVM)。詳しい説明は各サイトでどうぞ。 提案された当初のSVMは線形分離可能な2クラスを識別するためのアルゴリズムだったのだけど、カーネルトリックと呼ばれる手法を取り入れることによって非線形な集合の識別にも適用することができるようになった。実際に使ってみると、確かににょろーんとした境界を張って識別してくれるんだよなあ。不思議。 Javaアプレットでデモを作ってみたので、よかったら遊んでみてください。 http://nya3.jp/files/SVMDemo/SVMDemo.html (Javaアプレット) http://nya3.jp/files/SVMDemo/example1.png (例1) http://n
SVMにおける2次計画問題の解法に対する考察
SVMの 2次計画問題に関する解法の考察 東京理科大学工学部経営工学科 沼田研究室 4400079 戸田健一 卒業研究発表 1 発表構成 1. はじめに 2. クラス判別とSVM 2-1. クラス判別問題 2-2. サポートベクターマシン 2-3. 線形分離不可能な場合のSVM 2-4. 非線形SVM 3. 4. 5. 6. 7. Sequential Minimal Optimization(SMO) 2段階SMO 実験 実験結果，考察 まとめ 参考文献 2 1.はじめに パターン認識問題におけるクラス判別手法： サポートベクターマシン(SVM)[1],抄録[3] SVM：2次計画問題を解く →データが多くなるにつれて計算量が非常に多くなる Sequential Minimal Optimization (SMO) [2],[3],抄録[1],[2]： SVMによる2次計画問
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http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/SML/kernel.ppt
Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group
