機械学習論 2009年度
担当：和田山正 講義の概要 多くの統計的機械学習の手法は連続最適化をその基礎としている。特に凸最適化（凸計画法）は近年の統計的機械学習において必須の知識となりつつある。凸最適化は、機械学習のみにとどまらず信号処理、情報伝送、画像処理、制御工学など様々な分野で活躍の場を広げつつある。本講義では、凸最適化の基礎を押さえた上で統計的機械学習に関連する話題をいくつか学ぶ。 教科書は利用しないがS. Boyd and L. Vandenberghe,``Convex optimization''に沿って講義を進める。この本のPDFファイル(出版社の許可のもとに公開されている)を手元にコピーしておき、参考にすることを勧める。 また、参考プログラムを実行、パラメータ変更、改造などしてみて動かして"遊んでみる"ことが理解を深めるために非常に有益である。 評価について 期末試験（８０％〜９０％）＋数回のレポ
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
Machine Learning Project at the University of Waikato in New Zealand
Machine learning (ML) enables computers to analyse data and decide what information is most relevant, facilitating fast and accurate decision making. Our Objectives To develop improved algorithms for ML. To make ML techniques generally available. To apply ML to practical problems in Aotearoa. Software Staff and students at Waikato have developed a software workbench called Weka, for Waikato Enviro
SVM - Support Vector Machines
Review: Applications of Support Vector Machines in Chemistry, Rev. Comput. Chem. 2007, 23, 291-400 SVMlight, by Joachims, is one of the most widely used SVM classification and regression package. It has a fast optimization algorithm, can be applied to very large datasets, and has a very efficient implementation of the leave-one-out cross-validation. Distributed as C++ source and binaries for Linux
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.cs.caltech.edu/~krausea/sfo/
Pragmatic Programming Techniques
SciPy Cookbook — SciPy Cookbook documentation
https://www.cakra-slot88.com/
