機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei
ニーズがあるのかさっぱりわからない機械学習超入門だけどひっそり続けていきたい。 前回は識別関数の基礎であるパーセプトロンの簡単な説明とPerlによる実装を解説した。実はこの時点でかの有名なSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)もほぼ完成していたのだ！というわけで今回はSVMをPerlで作ってしまうお話。 参考: これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei さて
SVM のチューニングのしかた（２） - ほくそ笑む
さて、前回は交差検証の説明で終わってしまいましたが、今回はちゃんと SVM のチューニングの話をします。 チューニングの手順としては、 グリッドサーチで大雑把に検索する。 最適なパラメータがありそうなところを絞って再びグリッドサーチを行う。 という2段階のグリッドサーチを行います。 1段階目：グリッドサーチで大雑把に検索する SVM のチューニングは tune.svm() という関数を用いて行います。 チューニングのやり方は、単純にグリッドサーチを行っているだけです。 パラメータの値をいろいろ変えてみて、正答率の一番いい値をベストパラメータとして出力します。 プログラムは下記のようになります。 gammaRange = 10^(-5:5) costRange = 10^(-2:2) t <- tune.svm(Species ~ ., data = iris, gamma=gammaRan
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