データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
PythonでLIBSVMを使う
導入方法 1．ここからLIBSVMのzipファイルもしくはtar.gzファイルをダウンロードし適当なディレクトリに解凍。（最新版3.1） 2．解凍したフォルダに移動し、makeコマンド実行。以下のファイルができるはず。 svm.o svm-train.exe svm-predict.exe svm-scale.exe 3．解凍したフォルダの中のpythonフォルダに移動し、makeコマンド実行。以下のファイルができるはず。 libsvm.so.2 使用例 適当に学習させてみる． svmtest.py from svm import * from svmutil import * prob = svm_problem([1,-1], [[1,0,1], [-1,0,-1]]) #訓練データ param = svm_parameter('-t 1 -c 3') #SVMのパラメータ設定 m =
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