sage/SVMで画像認識 - PukiWiki
2010/03/16からのアクセス回数 14061 このページのsageノートブックは、以下のURLにあります。 http://www.sagenb.org/home/pub/1762 はじめに † SVMは、オーバーフィッティングを避けて効率よく識別関数を求めることができる 手法です。 「集合知」の9章で紹介されているSVMをSageを使ってまとめてみます。 ↑ 簡単な例題 † いきなりSVMに進む前にクラス分けを簡単な例を使って解いてみます。 下図は、赤（-1）のグループと青（1）のグループの分布です。 sageへの入力: # 線形クラス分類の例 # データの用意 c1 = [[1,2],[1,4],[2,4]] c2 = [[2,1],[5,1],[4,2]] # プロットして分布を確認 pl1 = list_plot(c1, rgbcolor='red') pl2 = list_p
iPhone/テスト駆動型開発の準備 - PukiWiki
iPhone SDKのUnitTestは中途半端 † iPhone SDKにもUnitTest用のクラスとプロジェクトテンプレートが提供されています。 ↑ UnitTest バンドルの新規作成 † iPhone用のアプリケーションプロジェクト（ここではCopyTextを使います）に、UnitTestバンドルを追加します。 「グループとファイル」からプロジェクト名を選択し、右クリックで「追加」→「新規ターゲット」を選択します 「Cocoa Touch」から「Unit Test Bundle」を選択し、「次へ」ボタンを選択 ターゲット名を入力します（ここではUnitTestsとします） ↑ 単体テストクラスを作成 † 次に単体テスト用のクラスを作成します。 プロジェクト名を右クリックで「追加」→「新規グループ」を選択し、グループ名を入力（ここでは「Test Classes」と）します。 「Te
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