SVMのおまけ（多項式カーネル） - EchizenBlog-Zwei
昨日書いたSVMのカーネルは線形カーネル(というかただの内積)だったので、多項式カーネルにパワーアップ！させてみた。 参考: perlでSGD版SVMを書いてみた - EchizenBlog-Zwei といってもreturnをちょっといじっただけ。SVMは訓練データの影響がカーネル内で閉じているので、カーネルを色々置き換えるだけで様々な学習ができる。昨日の色分類の例ではRGB値の3次元で線形分離できてしまったので線形カーネルで十分だったのだが、折角なので多項式カーネルも用意してみた次第。さしあたり面白い適用例が見つからなかったのでカーネルのコードだけ置いておく。 sub kernel { my $x1 = shift; my $x2 = shift; my $p = shift; my $c = shift; my $k = 0; for (my $i = 0; $i < $d; $i++
perlでSGD版SVMを書いてみた - EchizenBlog-Zwei
SVM(Support Vector Machine, サポートベクターマシン, サポートベクトルマシン)をperlで書いてみた。 実装が簡単という理由からSGDによるオンライン学習を行っている。カーネル行列(グラム行列)をメモリに持っておかないといけないので本当の意味ではオンライン化されていないが、SVMを理解するためのサンプルとしてはSGDで実装するのは手頃ではないかと思う。 #!/usr/local/bin/perl # $Id$ use strict; use warnings; my $d = 3; # x ∈ R^3 my $n = 6; # number of training data my $t = 10; # iteration # label (warm color:1, cold color:-1) my @yy = (1, -1, -1, -1, 1, 1); #
gibbs sampling
3月に入って netwalker を購入しました。 電車通勤の時間を利用してコードを書きたいなと思っていたのですが、なかなかよろしい感じです。 といってもキーボードは使いやすいとは言い難く、長いコードは書きたくないですが... ということで、netwalker で作成したプログラム第一号を公開します。 第一号は gibbs sampling を使ったモチーフ抽出アルゴリズムの実装です。 前々から gibbs sampling について調べてはいたのですが、適度な練習問題が無く実装はしていませんでした。 今月になって購入したバイオインフォマティクスの数理とアルゴリズムにちょうど良い例があったので、それを実装してみました。 そもそもモチーフって何という話ですが、一言で言うとタンパク質の配列パターンの事を指すそうです。 私は専門ではないので詳しい事は分かりませんが、ここでは与えられた複数のタンパ
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