R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Y's note
サポートベクターマシン入門 作者: ネロクリスティアニーニ,ジョンショー‐テイラー,Nello Cristianini,John Shawe‐Taylor,大北剛出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2005/03メディア: 単行本購入: 8人 クリック: 135回この商品を含むブログ (41件) を見る SVMとは Support Vector Machineの略で教師あり学習に分類されます。線形、非線形の識別関数があり現在知られている多くの学習モデルの中では最も優れた識別能力があるとされています。いわゆる2値分類を解くための学習モデルであり、線形しきい素子を用いて分類器を構成します。訓練データにおける各データ点と距離が最大になるマージン最大化という基準で線形しきい素子のパラメータを学習させます。シンプルな例は与えられたデータ集合を全て線形に分離する事です。SVMはカーネルトリックという
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
RMeCab - アールメカブ
_ 基本 2022 年 05 月 02 日 RMeCab_1.10 for R-4.2.0 (64bit・UTF-8のみ対応) 公開 2022 年 04 月 29 日 RMeCab_1.08 for R-4.2.0 (64bit・UTF-8のみ対応) 公開 2021 年 11 月 27 日 M1 MacOSX 用の注意を追記 2021 年 05 月 27 日 RMeCab_1.07 for R-4.1.0 (M1 Mac 用バイナリを追加で作成) 公開 2021 年 01 月 11 日 RMeCab_1.06 for R-4.0.3 (MacおよびLinuxでは辞書としてneologdを指定できるようになりました) 公開 R と MeCab? (ただしWindowsでは64bit UTF-8辞書版)の両方が既にインストールされているのならば R を起動し、コンソールで以下を実行すればRMe
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