sage/SVMで画像認識 - PukiWiki2010/03/16からのアクセス回数 14240 このページのsageノートブックは、以下のURLにあります。 http://www.sagenb.org/home/pub/1762 はじめに † SVMは、オーバーフィッティングを避けて効率よく識別関数を求めることができる 手法です。 「集合知」の9章で紹介されているSVMをSageを使ってまとめてみます。 ↑ 簡単な例題 † いきなりSVMに進む前にクラス分けを簡単な例を使って解いてみます。 下図は、赤（-1）のグループと青（1）のグループの分布です。 sageへの入力: # 線形クラス分類の例 # データの用意 c1 = [[1,2],[1,4],[2,4]] c2 = [[2,1],[5,1],[4,2]] # プロットして分布を確認 pl1 = list_plot(c1, rgbcolor='red') pl2 = list_p
