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．
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．
不均衡データをSVMでクラス分類するにはどうすれば良いか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今年のKDD cupが絵に描いたような不均衡データ（正例と負例との数的比率が極端に偏っているデータ）で苦労させられたので、ちょっと調べたら色々と良い方法があるなぁと気が付きましたよということで備忘録的に紹介しておきます。 ちなみにググったら普通に@sfchaosさんのslideshareが出てきたので、僕なんぞの解説よりそちらをどうぞｗ 不均衡データのクラス分類 なおこちらのスライドの方がSVM以外にもランダムフォレストなどでの対処法も載っているので、汎用的だと思います。。。 クラス重み付けを調整してサンプルサイズが小さい方のクラスの影響力を上げてやる これはRのsvm{e1071}の説明だと割とあっさりとしか書かれてないので、どちらかというとPythonのsklearn.svm.SVCの説明を見た方が分かりやすいかもしれません。 SVM: Separating hyperplane fo
SVMの定番入門書「サポートベクターマシン入門(赤本)」の読み方 - EchizenBlog-Zwei
SVMを学びたい人にとっては「サポートベクターマシン入門」通称「赤本」は最適な入門書であるといえる。理論から実践までバランスよく解説されており、本書を読むだけでSVMの実装が可能になる。 しかし本書はSF小説を彷彿とさせる独特な翻訳の文体のため機械学習に不慣れな読者にとっては読みこなすのは苦しい戦いとなる。本来なら原書をオススメしたいところだが、そうはいっても英語はちょっとという人も多いはず。 そこで本記事では赤本のオススメな読み方を紹介してみる。 1.「わかパタ」で準備運動をしよう 泳ぎのうまい人でもいきなり水に飛び込むのは危険。まずは準備運動をして体を温める。これには「わかりやすいパターン認識」がオススメ。とりあえず2章まで、余裕があれば3章まで読んでおけば充分。 2.赤本を枕元において一晩寝よう さて準備運動が済んだら早速赤本にトライ！したいところだが赤本の放つ瘴気で心を蝕まれないよ
LIBSVM Data: Classification (Multi Class)
LIBSVM Data: Classification (Multi-class) This page contains many classification, regression, multi-label and string data sets stored in LIBSVM format. For some sets raw materials (e.g., original texts) are also available. These data sets are from UCI, Statlog, StatLib and other collections. We thank their efforts. For most sets, we linearly scale each attribute to [-1,1] or [0,1]. The testing dat
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012で行われた「ビジネスで生きる機械学習技術」セッションの招待講演資料です。 http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2012/program/data/html/event/event_A-7.html 【講演概要】 世の中で得られる知見の多くは、何らかの観測対象の時間変化や、観測対象グループにおける珍しい個体の出現を捉えたものと考えることができます。特に急速な変化や異常な個体の検出するための異常検知技術は、ビジネスにおけるデータ収集・蓄積インフラの浸透とともに応用が広がっています。従来は、蓄積されたデータを目で見て確認する、閾値を設けてアラートを出す、あるいは経験に基づいて異常パターンをルール化する、などのアプローチが主流でした。しかしながら、収集できるデータの変数と量が飛躍的に増大する中で、比較的単純かつ過去に起きた異常のみ扱えるルールベース手
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
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