最近よく巷で耳にするモノ. SVM, Support Vector Machine, さぽーとべくたーましん. これっていったい,どんなもんなんでしょう. なにやら便利そうなモノらしいので,ちょいと調べて要点をまとめてみようかな,なんて. でも,ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので, コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします.
SVMを使うにはカーネルと呼ばれるものを選択しなければならない.kemba-svm.exe がサポートしているカーネルは 線形カーネル RBFカーネル 多項式カーネル partial distance カーネル[1] の4つである.そのほかに予め計算済みのカーネル行列からSVMを動かすこともできるがここでは説明しない. SVMを使うにはカーネルと呼ばれるものを選択しなければならない.現在 libsvm がサポートしているカーネルは 線形カーネル RBFカーネル 多項式カーネル シグモイドカーネル の4つである.ただし,シグモイドカーネルは半正定値カーネルではないので,シグモイドカーネルを使った場合はSVM学習の理論保証は一般に得られない(パラメータの選び方によっては半正定値カーネルになる場合もある).そのほかに予め計算済みのカーネル行列からSVMを動かすこともできるがここでは説明しない.
次へ: はじめに [チュートリアル講演] カーネルマシン 赤穂 昭太郎1 Shotaro Akaho s.akaho@aist.go.jp 概要: サポートベクタマシン (SVM) に代表されるカーネルを用いた学習機械について解説する. これらにほぼ共通しているのは,基本的に線形の学習機械の延長線上にあり, ローカルミニマムの問題などが少ないこと,それから,正則化を行うことにより 高い記述能力と汎化能力を両立していることが特長である. キーワード: サポートベクタマシン,正則化,スパースネス,数理計画法, 汎化 Kernel machines such as the support vector machine are reviewed. Most of them are not suffered from the local optimum problem, because they a
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