#author("2024-10-16T03:58:39+00:00","default:yoya","yoya")
#author("2024-10-16T04:00:04+00:00","default:yoya","yoya")
TITLE:SVM (Support Vector Machine)
- [[LIBSVM]]
- [[TinySVM]]
- [http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%99%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3 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 [#nonliner]
- 非線形SVM ～ 詳細説明 ～
-- http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_3_2.htm ([https://web.archive.org/web/20170611032506/http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_3_2.htm 20170611032506])
* Go言語 [#golang]
- libsvm golang version
-- https://gowalker.org/github.com/datastream/libsvm
*. [#sffdb44a]
- 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 [#rel]
- [[FFM]]
- 機械学習 ([[MachineLearning]])
