機械学習/MacでSVM-Lightを使う - とうごろうぃき
インストール † 展開するときにディレクトリーを作ってくれないので注意しましょう． mkdir svm_light mv svm_light.tar.gz gunzip -c svm_light.tar.gz | tar xvf - make all gunzipの-cオプションは圧縮ファイルをそのままにして伸張した結果を標準出力に書き出すもので，tarの引数-は標準入力から入力されたファイルを展開するものです． これだとコンパイルだけで，パスを通さないと使えません． パスが通っているところにコンパイルされたファイルを移動させると，いつでもターミナルから実行できるようになります． sudo mv svm_learn svm_classify /usr/local/bin make clean 最後のmake cleanは不要になったファイルを消すためのオマケです． コンパイルでできたファイ
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
DO++: 教師あり学習の比較
ICML2006に興味深い論文がありました。 "An Empirical Comparison of Supervised Learning Algorithm", Rich Caruana caruana and Alexandru Niculescu-Mizil [link] 90年代初め以降、数多くの画期的な教師あり学習が提案されてきましたが、どれがいいかを包括的に比較したことはあまりありませんでした （文書分類などでは、SVMとAda-boosting 強いねということだったのですが Sebastiani@ACM Survey 2002） 決着をつけようじゃないかということで、11の問題に対してハイパーパラメータも完璧にチューニングして、いろいろな分類器を比較しているみたいです。比較内容は精度や再現率やクロスエントロピーなど様々で、確率を直接出さないやつはsigmoid関数など単調
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Outlier除去によるサポートベクターマシン改良の提案と映像境界検出問題への応用
