商用版の Kinect と Kinect SDKが来たみたいですね。 2月1日だそうで、考えてたよりも早かったです。 Starting February 1, 2012: Use the Power of Kinect for Windows to Change the World Amazon.comでも予約が始まっているようです。が、日本の住所向けでは買えないみたい #日本はどこで買えるかは不明 Amazon.com: Kinect for Windows: Computers & Accessories 今わかっていること 2012年2月1日に12の国で発売される 日本も入ってる! 商用版の Kinect for Windows(ハードウェア) が $249.99 ハードウェアで収益を得るビジネスモデルのため、for Xboxよりも値段が上がっている 40cmから認識可能なNearモ
2013年はウェアラブル(Wearable)元年と言われている。Google GlassやTelepathy Oneをはじめ、身につけられる様々なデバイスが次々に発表され、いよいよ本格的に市場に入っていくようだ。Apple社によるiWatchの発表がうわさされたり、連邦政府がプライバシー問題について言及するなど、アメリカ国内では大きな盛り上がりを見せている。2016年までには60億ドルのマーケットに成長すると見られており、テクノロジー系の企業はこぞって新しいデバイスの開発を進めている。現時点で実際にデバイスを使っている人はごく少数だが、その使用者のうちアメリカで82%、イギリスでは71%の人々が「生活にプラスに作用した」と答えている。では、いったいウェアラブルデバイスはどんなことができるのだろうか?どんな可能性を秘めているのだろうか? Wearableって?? ウェアラブル = 身につけら
SVMの定番ツールのひとつであるlibsvmにはcross validationオプション(-v) があり,ユーザが指定したFoldのcross validationを実行してくれる. 実行例 % ./svm-train -v 2 heart_scale * optimization finished, #iter = 96 nu = 0.431885 obj = -45.653900, rho = 0.152916 nSV = 70, nBSV = 49 Total nSV = 70 * optimization finished, #iter = 84 nu = 0.512665 obj = -57.742885, rho = 0.134158 nSV = 78, nBSV = 61 Total nSV = 78 Cross Validation Accuracy = 81.8519%
正解率 (精度, accuracy):正や負と予測したデータのうち,実際にそうであるものの割合 \[\mathrm{Accuracy}=\frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN}\] 適合率 (precision):正と予測したデータのうち,実際に正であるものの割合 \[\mathrm{Precision}=\frac{TP}{TP+FP}\] 再現率 (recall, 感度, sensitivity):実際に正であるもののうち,正であると予測されたものの割合 \[\mathrm{Recall}=\frac{TP}{TP+FN}\] 特異度 (specificity):実際に負であるもののうち,負であると予測されたものの割合 \[\mathrm{Specificity}=\frac{TN}{FP+TN}\] F値 (F尺度, F-measure):再現率と適合率の調和平均. \[\
検索における適合率 (Precision) と再現率 (Recall) 2008-01-17-1 [IIR] 「Introduction to Information Retrieval」[1] の輪講の第一回[2008-01-12-1]でちらっと話しましたが、第一章の 1.1 に Precision と Recall の説明があります(第八章でも出てきます)。 若干混乱しやすくややこしい話なので、ここで改めて解説します。 § Precision (適合率) とは、 全検索結果に対しての、 検索要求 (information need) を満たす検索結果の割合です。 例えば、 「MacBook Air の重量を知りたい」という検索要求を満たすために検索キー「MacBook Air 重さ」でウェブ検索した結果100件のうち、検索要求を満たす(重さが分かる)のが85件だとすると、 Precis
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