第9回PRML読書会 - 遥かへのスピードランナー
土曜日はサイボウズ・ラボで行われた第9回PRML読書会に参加しました。 自分は発表者トップバッターでSVMの基本的なところを説明しました。 参加者の方からもいろいろ指摘をいただきました。 なぜマージンを最大化するとよいのか？の説明で『まず２値に分類された学習データをガウスカーネルでのParzen推定を適用して入力の分布を推定する。誤分類が最小になる分類平面は、ガウスカーネルの分散を→０の極限において、マージンを最大化する分類平面に一致する』とあるが、なぜ分散を０に近づけるのかがわからない。 そういうものとして理解するしかない？理論的な説明はまだ分からずです。。 Randomized Algorythmを適用してSVMの計算を高速化する手法がある。 ちょっとググってみたところこの辺ですかね。いろいろと制約はるみたいですがO(log n)で二次計画問題の近似解が求まる！ biasをゼロと仮定し
SVMソフトウェアの比較 - tsubosakaの日記
オープンソースのSVMソフトウェアの基本デフォルトの設定で比較などをしてみた。 利用データはLIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-labelのa9aとnews20.binaryを利用した。 データセットの詳細は以下のようになっている データセット名 訓練データ数 テストデータ数 データの次元 a9a 32561 16281 123 news20.binary 15000 4996 1355199 なお、news20.binaryでの訓練データとテストデータの作成については id:n_shuyoさんの記事を参考にした。 比較に用いたソフトウェアは以下の5つ LIBSVM リンク SVM-Light リンク TinySVM リンク SVM-perf リンク LIBLINEAR リンク 測定結果は以下のようになった。パラメータの設定
SVM-Light: Support Vector Machine
SVMlight Support Vector Machine Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Developed at: University of Dortmund, Informatik, AI-Unit Collaborative Research Center on 'Complexity Reduction in Multivariate Data' (SFB475) Version: 6.02 Date: 14.08.2008 Overview SVMlight is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) in C. The main featu
[機械学習]サポートベクターマシンの本 - 2008-07-15 - きしだのはてな
うちにある本で、サポートベクターマシン(SVM)について書いてある本をあげてみます。 まずは、これ。機械学習ってなんなの？という人におすすめ。パーセプトロンからSVM、ニューラルネットワークときて、そうやってできた学習機械の評価方法についても書いてあります。 フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/01メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (39件) を見る SVM・カーネルに関しては記述が軽く、これも機械学習の入門書。けど、学習機械を組み合わせるブースティングなどの話が書いてある。 パターン認識と学習の統計学―新しい概念と手法 (統計科学のフロンティア 6) 作者: 甘利俊一,麻生英樹,津田宏治,村田昇出版社/メーカー
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
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やる夫はSVMを実装したようです やる夫で学ぶ非線形なSVM
