When Does Deep Learning Work Better Than SVMs or Random Forests®? - KDnuggets
When Does Deep Learning Work Better Than SVMs or Random Forests®? Some advice on when a deep neural network may or may not outperform Support Vector Machines or Random Forests. If we tackle a supervised learning problem, my advice is to start with the simplest hypothesis space first. I.e., try a linear model such as logistic regression. If this doesn't work "well" (i.e., it doesn't meet our expect
C++ã«ã‚ˆã‚‹SMOを用ã„ãŸSVMã®å®Ÿè£… - kivantium活動日記
機械å¦ç¿’ã®æ‰‹æ³•ã«ã¯ã„ã‚ã„ã‚ã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€ãã®ä¸ã§ã‚‚サãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ãƒžã‚·ãƒ³(SVM; support vector machine)ã¯é«˜ã„精度ã§çŸ¥ã‚‰ã‚Œã‚‹æœ‰åãªæ‰‹æ³•ã§ã™ã€‚ 以å‰C++ã§å¤šå±¤ãƒ‘ーセプトãƒãƒ³ã‚’実装ã—ãŸã®ã§ã€ä»Šåº¦ã¯SVMã‚’C++ã§å®Ÿè£…ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚kivantium.hateblo.jp SVMã®è§£èª¬ 実装ã™ã‚‹å‰ã«SVMã®åŽŸç†ã‚’説明ã—ã¾ã™ã€‚PRML下巻7ç« ã‚’å‚考ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ パターンèªè˜ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ 下 (ベイズç†è«–ã«ã‚ˆã‚‹çµ±è¨ˆçš„予測) 作者: C.M.ビショップ,元田浩,æ —ç”°å¤šå–œå¤«,樋å£çŸ¥ä¹‹,æ¾æœ¬è£•æ²»,æ‘田昇出版社/メーカー: 丸善出版発売日: 2012/02/29メディア: å˜è¡Œæœ¬è³¼å…¥: 6人 クリック: 14回ã“ã®å•†å“ã‚’å«ã‚€ãƒ–ãƒã‚°ã‚’見る SVMã¯2値分類ã«ä½¿ã‚れる手法ã§ã€å…¥åŠ›ã«å¯¾ã—ã¦ã‚る関数を計算ã—ã¦ãã®å€¤ã®ç¬¦å·ã«ã‚ˆã£ã¦ã‚¯ãƒ©ã‚¹åˆ†é¡žã‚’ã—ã¾ã™ã€‚ 入力（ベクトルã§ã™ãŒã€ã†ã¾ã表記出æ¥ãªã„ã®
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