[B! svm] phareのブックマーク

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svmに関するphareのブックマーク (5)

https://orsj.org/wp-content/or-archives50/pdf/bul/Vol.46_05_225.pdf
phare 2017/09/21
あとで読み、整理する。

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Microsoft PowerPoint - OsakaU_5misc.pptx
1 福水健次統計数理研究所／総合研究大学院大学大阪大学大学院基礎工学研究科・集中講義 2014 September カーネル法入門５．カーネル法のその他の話題 2 • 効率的計算低ランク近似の方法 • 構造化データ非ベクトルデータに対するカーネルカーネル法の計算効率化 3 グラム行列計算 – カーネル法の計算：グラム行列による線形代数演算データ数のサイズの行列 • 元の空間の次元が高くても計算量の問題は（あまり）生じない • データ数が大きいと計算量の問題が生じる逆行列計算，固有値計算 in time 4  計算効率化への一般的なアプローチ – 低ランク近似によるGram行列の近似 • 不完全Cholesky分解 • Nyström近似 – ランダムなカーネル展開 • Random kitchen sink – 少数データによる表現 • データのランダムサンプリング •
phare 2017/06/21
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SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
1. SMO徹底入門 SVMをちゃんと実装する 2013-05-05 Last update: 2013-06-16 Yoshihiko Suhara @sleepy_yoshi 1 v. 1.1 Thank you @a_bicky さん! 2. なんでこの資料つくったの? • SMOの解説記事や疑似コード等あるけれど，自分の頭ではその情報だけで理解できなかったから • SMOの実装は過去に2回ほど行ったことがある – 疑似コードをもとに打ち込んだだけ – 写経しても結局理解できなかった – なぜそうしているのかを理解していなかったことが原因 • 一念発起して更新式の導出等を行ったらようやくわかった気になったのでGW中にSMOを実装してみた – 忘れないうちに資料化 2
phare 2017/06/20
いつか理解したい、、

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栗田多喜夫「サポートベクターマシン入門」（PDF）
phare 2017/06/04
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SVM のチューニングのしかた（２） - ほくそ笑む
さて、前回は交差検証の説明で終わってしまいましたが、今回はちゃんと SVM のチューニングの話をします。チューニングの手順としては、グリッドサーチで大雑把に検索する。最適なパラメータがありそうなところを絞って再びグリッドサーチを行う。という2段階のグリッドサーチを行います。 1段階目：グリッドサーチで大雑把に検索する SVM のチューニングは tune.svm() という関数を用いて行います。チューニングのやり方は、単純にグリッドサーチを行っているだけです。パラメータの値をいろいろ変えてみて、正答率の一番いい値をベストパラメータとして出力します。プログラムは下記のようになります。 gammaRange = 10^(-5:5) costRange = 10^(-2:2) t <- tune.svm(Species ~ ., data = iris, gamma=gammaRan
phare 2017/06/02
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