LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines
Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin Version 3.32 released on July 9, 2023. We fix some minor bugs. Version 3.31 released on February 28, 2023. Probabilistic outputs for one-class SVM are now supported. Version 3.25 released on April 14, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U libsvm-official The python directory is re-organized so >>> from libsvm.svmutil impo
サポートベクトルマシン，kemba-svm.exe
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．
机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
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