LibSVMのcross validationオプションでprecision/recallを出力する - シリコンの谷のゾンビ
SVMの定番ツールのひとつであるlibsvmにはcross validationオプション(-v) があり，ユーザが指定したFoldのcross validationを実行してくれる． 実行例 % ./svm-train -v 2 heart_scale * optimization finished, #iter = 96 nu = 0.431885 obj = -45.653900, rho = 0.152916 nSV = 70, nBSV = 49 Total nSV = 70 * optimization finished, #iter = 84 nu = 0.512665 obj = -57.742885, rho = 0.134158 nSV = 78, nBSV = 61 Total nSV = 78 Cross Validation Accuracy = 81.8519%
ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
