Top > SVM 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 * 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] - 機械学習 ([[MachineLearning]]) |