実装して理解するオンライン学習器(1) - PassiveAggresive - About connecting the dots.
一言でいうと，最近流行のオンライン学習器を，アルゴリズムを理解しながら実装して動かして挙動を眺めてみようというシリーズです．例によって飽きたらいつのまにかフェードアウトしますが，気長にやっていこうと思っています．だいたいいつもRばっかり使ってますが，ちょっと込み入った処理を書こうとするとRだと辛いので今回はPythonです． 元ネタは以下の論文になります．レビューがコンパクトにまとまっていてわかりやすいです． Jialei Wang, Peilin Zhao, and Steven C. Hoi. Exact soft confidence-weighted learning. In Proc. of ICML 2012, pages 121–128, 2012. オンライン学習器 普通の機械学習は，訓練データをモデルに食わせてパラメタを学習します．学習済みのモデルは，もう一度モデル組み直
Passive-Aggressive書いたよ - kisa12012の日記
ソース ソースコード 内容 Passive-Aggressiveの概要・説明については，先日のオンライン学習による線形識別器のスライドをご覧ください． http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20110625/1309003409 実験結果 NaiveBayes, Perceptronとの比較は以下． NaiveBayes accuracy : 9800 / 10000 Perceptron(1 iteration) accuracy : 9725 / 10000 Passive-Aggressive(1 iteration) accuracy : 9738 / 10000 PA-I (1 iteration, C=0.001) accuracy : 9787 / 10000 PA-II(1 iteration, C=0.001) accuracy : 9789 /
線形回帰および識別
オンライン学習 オンライン（あるいは逐次）学習とは データを１つづつ読み込んで、それまでの学習結果 を更新する。 2つの利用局面 1. データ全体は保持しているが、学習を1データ毎に行う 2. データが１こずつ時系列としてやってくる この場合はストリームという。 データ全体をメモリの乗せなくてよいのでマシンに必 要なメモリ少、あるいはメモリに乗りきらないほど大 きなデータから学習可能 1個のデータからの学習（これを1ラウンドという）だけ なら高速 オンライン学習の定式化 以下1,2,3を時刻 t=1,2,…,Tで繰り返す 1. 時刻tにおいて、仮説ht、入力データxt 、正しい結果 データytが与えられる。 2. 仮説ht による結果ht (xt)を計算し、その後でytとの 比較を損失関数lによって行う。つまりl(ht ,(xt , yt )) を計算 3. 損失関数lの値に応じて
【Minibatch SGD】確率的勾配降下法を goroutine で並行化してみる |
前に書いた【MSGD】Goで確率的勾配降下法を書いてみた【gonum/matrix】 の続きで goroutine で MSGD (Mini-batch Stochastic Gradient Descent)を並行処理化してみました。 参考にさせて頂いた書籍は, オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)です。 確率的勾配降下法の並列化 前回は Minibatch に分割して Minibatch単位で パラメータを更新する MSGD を書いた。 確率的勾配降下法 (に限らずオンライン学習に関する最適化手法?) の並列化について, 大まかに下記の3つのアプローチがある。 Bulk Synchronous Parallel（BSP) : 各プロセスが1回同期するたびに全体を同期する Parallel SGD : 各プロセスで学習し, 最後に1度だけパラメータベクトルの平均を計
オンライン線形分類器とSCW - Sideswipe
はじめに こんにちは。Machine Learning Advent Calendar 2012 、 12/20 を担当させていただく @kazoo04 です。 普段は（株）ウサギィでエンジニアをやっています。 今日の話 今日は Exact Soft Confidence-Weight Learning (Wang et al, ICML2012) (以下SCW)のご紹介を致します。 SCWは線形オンライン形分類器のひとつで、 学習が高速 オンライン学習 ノイズに強い 精度が良い という素晴らしいアルゴリズムです。 SCWはCWを改良したアルゴリズムですが、本記事ではPerceptronから始まり、PA、CWなどを経てSCWに至るまでの過程とSCWのアルゴリズムについてまとめたいと思います。 数式の表記 すみません、はてなブログを始めたばかりで、ベクトルを太字の立体にする方法がイマイチわか
機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei
最近の論文で The Learning Behind Gmail Priority Inbox D.Aberdeen, O.Pacovsky & A.Slater というのがある。これはGmailの優先トレイで使っている機械学習のアルゴリズムについて解説したもの。というと難しそうな印象があるが、この論文で紹介されているPassive-Aggressiveという手法は実装がとても簡単。なので今回はこれについて解説するよ。 参考資料: Gmail - 優先トレイ Online Passive-Aggressive Algorithms K.Crammer et al. The Learning Behind Gmail Priority Inbox読んだメモ - 糞ネット弁慶 わかりやすい日本語解説 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〜 - EchizenBl
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Home > May 2005 > [��ʸ�Ҳ�]���������롦�ͥåȥ���������ӥ��Υ����������ȥ��饹������¤ ATR�ͥåȥ�������ظ����������Ĥ��ˤ��롣 �����ޡ�������Ҥ������줿mixi�Υǡ������Ф��ơ��Ƽ���ʬ�Ϥ��Ԥä����̤����𤷤Ƥ��롣 �ʲ��������äȥƥ��˥��륿����Ϣȯ���ɤߤˤ������ƤˤʤäƤ��ޤäƶ��̤ʤΤ����������Ǥ����ȡ� ��mixi�Υͥåȥ���ϰ츫�����ȥ��������ե���ͥåȥ���äݤ�����mixi����ͭ�������⤢�äƤ������ƶ�̣������ �Ȥ����褦�ʴ������� �� �Ǥϡ���ʸ�����ƤäȾҲ𤹤롣 �褺���ͥåȥ�
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