scikit-learnによる多クラスSVM - Qiita
目的 scikit-learnのSVM（SVC）は，多クラス分類を行うとき，one-versus-oneで分類する． しかし，one-versus-the-restの方が識別性能がいい場合がある（多い，という報告を見かける）ので， sklearn.multiclassのOneVsRestClassifierを使った one-versus-the-restでの多クラスSVM分類の仕方をメモしておく． （注）ただし，LinearSVCはデフォルトでone-versus-the-restを採用している． One-versus-the-restとOne-versus-one $K$クラス分類問題を考える． One-versus-the-rest ある特定のクラスに入るか，他の$K-1$個のクラスのどれかに入るかの2クラス分類問題を解く分類器を$K$個利用する． One-versus-one ある特
ぴよぴよ.py
ソフトウェアエンジニアとして働き始めて10年目。昨年の秋に妊娠が発覚し、現在産前休業中である。 「妊活が大変」とか「子が生まれました」というブログはよく目にしていたので、妊活・出産・子育てに関する情報は自発的に集めていたつもりだった。 しかし、妊娠してから妊娠中の働き方についての認識の解像度がめちゃくちゃ低かったことに気づき、出産前に妊娠中の働き方について記録しておければと思いブログにまとめた。 以下は私の妊娠週数とそのときの体調が普段と比べてどれくらいだったかをまとめた図である。 妊娠初期(~16週)とつわり 生理予定日3日後にパーソナルジムにいったら、いつものダンベルを持つと死にそうになった。 半分の重さにしても息切れすることから、これはおかしいと思い、しばらく安静にした後妊娠発覚した。 私はつわりは6週から17週までで、比較的軽い方だったと思う。 食べ続けてそれをたまに吐くというよう
SVMを実装してみた - xyz600の日記
授業でSVMについて習ったけど、実際に実装したことなかったからやってみた。簡単って言われてるけど、制約付き2次計画問題の実装が結構大変だった（収束しないケースとかたくさんあったり、制約条件を遵守したり） 参考にしたのは、以下の本やらページやら http://www.amazon.co.jp/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%99%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%83%8D%E3%83%AD-%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%A2%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%83%8B/dp/4320121341/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qi
サポートベクターマシン - Wikipedia
サポートベクターマシン（英: support-vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）とAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。 サポートベクターマシンは、現在知られている手法の中でも認識性能が優れた学習モデルの1つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮することができる理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためである。 基本的な考え方[編集] サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから
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