[B! svm] mxgのブックマーク

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日記_2024.8.29 鞍馬と貴船 29日は鞍馬と貴船に行ってきました。こんな天気でバイクは無理、でも引きこもるのも嫌なので前々から行きたかった鞍馬と貴船に行くことにしました。ただ、いつ大雨が降っても全くおかしくないので天気がヤバそうなら帰ることにします。普通に日帰りできる距離ですから…

mxg 2007/06/01

as3
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LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines

Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin Version 3.35 released on September 1, 2024. We fix some minor bugs. Version 3.31 released on February 28, 2023. Probabilistic outputs for one-class SVM are now supported. Version 3.25 released on April 14, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U libsvm-official The python directory is re-organized so >>> from libsvm.svmutil

mxg 2007/05/20

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Kernel-Machines.Org — Kernel Machines

This page is devoted to learning methods building on kernels, such as the support vector It grew out of earlier pages at the Max Planck Institute for Bioite acted as a central repository for the

mxg 2007/05/20

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winSVM

Split the data into three sets (in the ratio 50%, 25%, 25%). Save the training set as train.txt in the following faining set @examples fain.txt'. Enter '100' for the number of runs. Click on "Optimize". Inspect input-opt.note which paramete

mxg 2007/05/20

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pt.tumba.ngram.svm

mxg 2007/05/20

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java

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TinySVM: Support Vector Machines

TinySVM is an implementation of Support Vector bl em of pattern recognition. Support Vector gorithms based on recent advances in statistical learning theory, and applied to large number of real-world applications, such as gorization, hand-written character recognition. List of Contents What's new Fe

mxg 2007/05/20

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http://www.eecs.berkeley.edu/~hwawen/research/projects/jsvm/doc/manual/index.html

mxg 2007/05/20

java
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TinySVM: Support Vector Machines

TinySVM is an implementation of Support Vector bl em of pattern recognition. Support Vector gorithms based on recent advances in statistical learning theory, and applied to large number of real-world applications, such as gorization, hand-written character recognition. List of Contents What's new Fe

mxg 2007/05/09

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机上の空論:[メモ] サポートベクターマシン(SVM)

サポートベクターマシン(以下 SVM) とは・ニューラルネットワークの一種・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方・元々2クラスの線形分離手法として提案される・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応

mxg 2007/05/09

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サポートベクターマシン入門

次へ: はじめにサポートベクターマシン入門栗田多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所脳神経情報研究部門 Neuitute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Techno ita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector