This lecture schedule is subject to change. In particular, the midterm date will not be finalized until a week or so into the course.
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KKT条件だけじゃなくて、変位の合計を見て収束しているかどうか判定するようにしたら、これめちゃくちゃ収束速いじゃないですか。 非線形分離の方で50回程度、線形分離の方だと2回とか3回で収束しちゃってます。 線形分離の場合で分離面が全然変なところに行っちゃうのは、バイアス(b)の求め方が悪かったからで、平均を取るようにしたらそれなりにいい感じのところに収まるようになりました。 とりあえず、これならいろいろとSVMを試すのに使えそうです。 さて、ところでこうやって実装したサポートベクターマシン、なんに使おう? ソースはこれ。 import java.util.AbstractMap.SimpleEntry; import java.util.*; public class SMO implements LearningMachine{ public static void main(Strin
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています(同記事)。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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