機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei
ニーズがあるのかさっぱりわからない機械学習超入門だけどひっそり続けていきたい。 前回は識別関数の基礎であるパーセプトロンの簡単な説明とPerlによる実装を解説した。実はこの時点でかの有名なSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)もほぼ完成していたのだ！というわけで今回はSVMをPerlで作ってしまうお話。 参考: これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei 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〜 - EchizenBlog-Zwei 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 機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei さて
劣微分を使った最適化手法を紹介しました - 射撃しつつ前転 改
新年明けましておめでとうございます、というのもはばかられるような時期になってしまいましたが、今年もこんな感じでのんびりとやっていきたいと思います。よろしくお願いします。 会社ブログの方で、劣微分を使った最適化手法として、FOBOSを紹介しました。線形識別器とは、というところから話を始めたら、実際の論文紹介にたどり着くまでに4回もかかってしまいましたが、何も知らないところからFOBOSでSVMが書けるというところまで、早足ですが一応一通り紹介したつもりなので、FOBOSに興味があるけどまだ論文読んでない、という人はぜひチェックしてもらえればと思います。使えるカーネルは線形カーネルか多項式カーネルぐらいに制限されてしまいますが、実用的なSVMが簡単に作れるというのは結構大きいですよ。ちなみに、FOBOSのところではSVMしか説明していませんが、第2回ではロジスティック回帰をSGDで最適化、とい
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．
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