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ジョージの技術備忘録

参考したサイトを忘れないための備忘録

SVMの概要

機械学習

SVMに関しわかりやすく解説している

keyword: カーネルトリック, マージン最大化

1.概念

カーネルトリック - Shogo Computing Laboratory

パターン認識と機械学習6章(カーネル法)

2.線形SVMおよび非線形SVMについて

  1. 線形SVM

分類したい2つの領域の境目の幅を最大化すればよくね?というお話。

  1. 非線形SVM

カーネルトリックを導入することで、写像した特徴空間では線形SVMと同じ理屈で分割出来るねというお話。さらに、カーネルトリックのおかけで、内積まともに計算する必要がなくなって演算時間減るねというおまけ付き。

http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/index.htm

3.線形SVMpythonによる実装

線形SVM - 人工知能に関する断創録

4.非線形SVMpythonによる実装

非線形SVM - 人工知能に関する断創録

5.ソフトマージンSVM

スラック変数を導入することで、ふたつに綺麗に分割できなくてもある程度は

許容しましょうといお話。

http://www-optima.amp.i.kyoto-u.ac.jp/papers/bachelor/2001_bachelor_yamaguchi.pdf

6.詳細

http://home.hiroshima-u.ac.jp/tkurita/lecture/svm.pdf

7.チューニング方法

カーネル関数の変数をチューニングしすぎると過学習なっちゃって使い物にならないから気を付けましょうというお話。

ソフトマージンSVM - 人工知能に関する断創録