LIBSVM Tools
Last modified: This page provides some miscellaneous tools based on LIBSVM (and LIBLINEAR). Roughly they include Things not general enough to be included in LIBSVM Research codes used in some our past papers Some data sets in LIBSVM formats They will be less maintained comparing to the main LIBSVM package. However, comments are still welcome. Please properly cite our work if you find them useful.
Support Vector Machines
Welcome to the website for the book Support Vector Machines. This is the first comprehensive introduction to Support Vector Machines (SVMs), a new generation learning system based on recent advances in statistical learning theory. SVMs deliver state-of-the-art performance in real-world applications such as text categorisation, hand-written character recognition, image classification, biosequences
サポートベクターマシン （SVM）
サポートベクターマシンについて，情報源に関するメモを纏めておきます。 ▼ 参考書 Marahon Match用に次の参考書籍を購入しました。 サポートベクターマシン入門 理論から実践(インプリ)まで一通り書かれていて良い本だと思います。機械学習の基礎となるところから書かれていますので，機械学習の入門書としても良いように思います。 また，各章の最後に「さらなる文献と話題」の節が設けられ，参考文献の紹介が充実しています。 ▼ Web公開の資料 サポートベクターマシンは旬な技術なようで，数多くの資料が公開されています。（特に大学の研究室での公開資料が多いですね） 今回は，以下の資料を参考にさせて頂きました。 痛快!サポートベクトルマシン (CiNii)SVMの2次計画問題に関する解法の考察 (東京理科大学)Support Vector Machine を用いたカット点検出とそのシステムの構築 (
最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
SVMソフトウェアの比較 - tsubosakaの日記
オープンソースのSVMソフトウェアの基本デフォルトの設定で比較などをしてみた。 利用データはLIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-labelのa9aとnews20.binaryを利用した。 データセットの詳細は以下のようになっている データセット名 訓練データ数 テストデータ数 データの次元 a9a 32561 16281 123 news20.binary 15000 4996 1355199 なお、news20.binaryでの訓練データとテストデータの作成については id:n_shuyoさんの記事を参考にした。 比較に用いたソフトウェアは以下の5つ LIBSVM リンク SVM-Light リンク TinySVM リンク SVM-perf リンク LIBLINEAR リンク 測定結果は以下のようになった。パラメータの設定
LIBLINEAR -- A Library for Large Linear Classification
Machine Learning Group at National Taiwan University Contributors Version 2.47 released on July 9, 2023. We fix some minor bugs. Version 2.43 released on February 25, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U liblinear-official The python directory is re-organized so >>> from liblinear.liblinearutil import * instead of >>> from liblinearutil import * should b
Peltarion | AI
Peltarion has been acquired by King, a leading interactive entertainment company for the mobile gaming world. You can read the press release here. Effective 1st October 2022, Peltarion no longer has an external, commercial offer and has closed the Peltarion platform to external users. The Peltarion team would like to thank all former customers and partners for their collaboration, and we wish ever
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．
Support Vector Machine (pdf)
サポートベクターマシンとその応用 An Introduction to Support Vector Machines 山下浩∗ 田中茂† Hiroshi Yamashita Shigeru Tanaka (株）数理システム‡ Mathematical Systems, Inc.§ 概要 Support Vector Machines (SVMs), the learning approach originally developed by Vapnik and co-workers, have attracted much attention recently because of their excellent performances in various real-world applications such as text categorization, charact
Support Vector Machines (SVM) in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 07, 2008 Your Family Guy fan-site is riding a wave of viral referrals, the community has grown tenfold in last month alone! First, you've deployed an SVD recommendation system, then you've optimized the site content and layout with the help of decision trees, but of course, that wasn't enough, and you've also added a Bayes classifier to help you filter and rank the cont
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