GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for allYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
高速、高精度、省メモリな線形分類器、SCW - Qiita
使用しているデータセットはscikit-learnの手書き文字認識用のものです。 上がSCW、下がscikit-learnのSVCで学習、分類した結果です。timeは学習にかかった時間、accuracyは精度を表しています。 結果を見ればわかるように、SCWは非常に高速に学習することができます。 また、SCWは逐次学習が可能です。すなわち、データをひとつずつ入力しても学習することができます。つまり、データを全てメモリ上に展開して学習させなくてもよいのです。 精度はデータセットに依存します。というのも、SCWは線形分類器だからです。 線形分離不可能なデータに対してはSCWでは精度が落ちてしまいますが、線形分離可能、もしくはそれに近いかたちで分布しているデータに対しては高い精度を得ることができます。 scikit-learnの手書き文字認識データセットは線形分離可能だったようで、精度100%と
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