Zinniaの多クラス分類法 - 射撃しつつ前転 改
ZinniaというSVMベースの新しい手書き文字認識エンジンがリリースされたので、早速ソースコードを少し読んでみた。 文字認識というのは、機械学習では多クラス分類という問題に分類される。しかもクラス数が認識したい文字数（数千文字程度だろう）分だけ存在するという、なかなか計算量的に厳しい問題である。二値分類器を使って多値分類器を構成する方法にはone vs rest, one vs one, その他にもいろいろあるらしいが、その中のどれを使っているのかというところに興味があった。Webによると、50〜100文字/秒の認識速度と書いてあったので、コードを読む前の予測としては、one vs oneかなーと思っていた。（速度的にはone vs oneの方がone vs restより速い。） しかし、そんな予想を裏切り、recognizer.cppの148行めあたりからには以下のようなコードが書いて
TinySVM: Support Vector Machines
TinySVM is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) [Vapnik 95], [Vapnik 98] for the problem of pattern recognition. Support Vector Machines is a new generation learning algorithms based on recent advances in statistical learning theory, and applied to large number of real-world applications, such as text categorization, hand-written character recognition. List of Contents What's new Fe
なんか3(仮名): TinySVM で足し算のテスト
svm関係は日本語のドキュメントが少な杉。 わけのわからない数式とかはいっぱいあるけど。 どうやって遊べばいいの? 実態(いったい)。 と、はてなマークが点滅しまくります。 一応、こんな風にしたら遊べました。 もしかしたら、間違っているかもしれませんけど、闇の中で迷っているよりはマシかな。 ぱくりインスパイヤ先 SVMlight MySVM に関する Tips TinySVM: Support Vector MachinesのサイトのBinary package for MS-Windowsからバイナリをダウンロードします。 んで、解凍すると、bin というディレクトリの中にプログラムが入っています。 svm_learn.exe 学習プログラム svm_classify.exe 分類プログラム 学習データを用意します。 svm.learn.dat というファイルに以下をコピペしてください。
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机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
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痛快！サポートベクトルマシン -古くて新しいパターン認識手法- | CiNii Research
http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/index.html