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交差検証の k の値はどれくらいにすればいいのか - ほくそ笑む
分類器(識別器)のモデルを評価する手法に交差検証(クロスバリデーション)があります。 交差検証を行うには、データをいくつに分割するかを表す k の値を決めてあげなければなりません。 SVM のチューニングのしかた（１） において、交差検証の k の値を決めるとき、僕は個人的に k = 1 + log(n)/log(2) という式を用いていると書きました。 この式は、知っている人ならわかると思いますが、スタージェスの公式です。 スタージェスの公式は、ヒストグラムを描く際にサンプル数から階級数を決めるのに便利な公式です。 しかし、この公式を交差検証の k を決める際に使用するのは、はっきりいって根拠がありません。 そこで、今日は交差検証の k の値をどのくらいにすれば良いのかについて考えてみたいと思います。 準備（予備知識） k の値は大きければ大きいほど、正確にモデルを評価できます。 k の
[メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論
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
SVM のチューニングのしかた（１） - ほくそ笑む
SVM のチューニング SVM(Support Vector Machine) はみなさん御存じ機械学習の手法です。 SVM はデフォルト設定でモデルを作ってもしょうがないです。gamma と cost というパラメータがあるので、これらの値に最適値を設定しなければなりません。R の SVM の Help にもこう書いてあります。 Parameters of SVM-models usually must be tuned to yield sensible results! (訳) SVM でいい結果出したかったらチューニングしろよな！ というわけで、SVM のチューニングのしかたについて説明したいと思います。 交差検証 おっと、その前に、交差検証の話をしなければなりません。 SVM モデルをチューニングする際、二つのパラメータでグリッドサーチをします。 すなわち、パラメータをいろいろ変
Jubatusの特徴変換と線形分類器の仕組み
1. Jubatusの特徴変換と 線形分類器の仕組み 2011/11/07 株式会社Preferred Infrastructure 海野 裕也 (@unnonouno) 2. 本発表のねらい l 現状のJubatusで何が出来るのかを機能の⾯面から解説 l 線形分類器の仕組みと使い⽅方 l 特徴抽出器の仕組みと使い⽅方 2 3. 機械学習とは？ l データから有⽤用な規則、ルール、知識識表現、判断基準な どを抽出 l データがあるところ、どこでも使える l 様々な分野の問題に利利⽤用可能 適用分野 レコメンデー ションクラス 分類、識識別 市場予測 評判分析 タリング 情報抽出 ⽂文字認識識 ロボット 画像解析 検索索ランキン 遺伝⼦子分析 ⾦金金融 医療療診断 グ 3 4. タスク固有の問題と⼿手法の分離離 特徴抽出 機械学習 分野に依存しない 様々な⼿手法・
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