SVM (Support Vector Machine)

• LIBSVM
• TinySVM

• サポートベクターマシン@Wikipedia
• Support Vector Machine って，なに？
  • http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/index.htm

    SVMの最大の特徴は「マージン最大化」にある

• SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)
  • http://www.slideshare.net/sleepy_yoshi/svm-13435949
• サポートベクターマシン
  • http://www.ism.ac.jp/~fukumizu/ISM_lecture_2006/svm-ism.pdf

    「線形モデル＋高次元写像＋正則化」の一つ（ほかのカーネル法と基本的に共通）
    ローカルミニマムの問題がない

• サポートベクターマシン
  • http://arx.ee.utsunomiya-u.ac.jp/research/svm/index.html

    1995年に，AT&TのV.Vapnikによって統計的学習理論の枠組みで提案された
    学習機械のことである．SVMは，特にパターン認識の能力において，
    最も優秀な学習モデルの1つであることが知られている．

非線形SVM†

• 非線形SVM ～ 詳細説明 ～
  • http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_3_2.htm (20170611032506)

Go言語†

• libsvm golang version
  • https://gowalker.org/github.com/datastream/libsvm

.†

• SVM(Support Vector Machine)
  • http://home.a00.itscom.net/hatada/ml/svm/svm01.html

• 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☆
  • http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110627/1309188711
• サポートベクトルマシン (support vector machine; SVM) †
  • http://ibisforest.org/index.php?SVM
• SVMについて
  • https://www.slideshare.net/mknh1122/svm-13623887

    読めば線形SVMの実装ぐらいはできるか

関連†

• FFM
• 機械学習 (MachineLearning)