沖ソフトウェア株式会社は、沖通信システム株式会社および株式会社沖インフォテックと平成22年10月1日をもって合併いたしました。新会社名は、株式会社OKIソフトウェアとなります。3社が行っております事業は新会社にて従来通り継続いたします。
沖ソフトウェア株式会社は、沖通信システム株式会社および株式会社沖インフォテックと平成22年10月1日をもって合併いたしました。新会社名は、株式会社OKIソフトウェアとなります。3社が行っております事業は新会社にて従来通り継続いたします。
オープンソースのグラフィックソフトを MacOSX でコンパイルするときに引っかかること. それは libjpeglibtifflibpngといった,画像処理用ライブラリが(gcc が探せる場所に) インストールされていないということ. 特に libjpeg は普通にコンパイルしてしまうと, 本当は シェアドライブラリである libjpeg.dylib のほうがが欲しいのに スタティックライブラリである libjpeg.a しか出来ない. さらに--enable-shared のオプションを明示的につけて configure しても, make 時に "libtool 云々"といわれてエラーになる そんなこんなでかなり鬼門. (Fink に頼ると言う手段もあるけど,個人的に Fink は嫌い). 今日,やっとのことで,libjpeg をコンパイルする際の スマートな解決策を見出したのでメモ
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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