安倍晋三さんが独裁者だというのは間違いで、彼はおそらく調整型でじぶんが直接接するひとの話をきいて、要望かなえようとするタイプ。ただし制度や慣習には無頓着。 このタイプの調整型のひとは、結果として周囲を振り回すし、独裁にみえる。 https://t.co/jyK7So3SVm
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伊藤 剛 on Twitter: "安倍晋三さんが独裁者だというのは間違いで、彼はおそらく調整型でじぶんが直接接するひとの話をきいて、要望かなえようとするタイプ。ただし制度や慣習には無頓着。 このタイプの調整型のひとは、結果として周囲を振り回すし、独裁にみえる。 https://t.co/jyK7So3SVm"
安倍晋三さんが独裁者だというのは間違いで、彼はおそらく調整型でじぶんが直接接するひとの話をきいて、要望かなえようとするタイプ。ただし制度や慣習には無頓着。 このタイプの調整型のひとは、結果として周囲を振り回すし、独裁にみえる。 https://t.co/jyK7So3SVm
ダウンロードはこちら 目的や分析するデータの内容によって、選択すべき機械学習アルゴリズムは変わる。例えば製品管理に適したアルゴリズムと、売り上げ予測に適したアルゴリズムは同じとは限らない。アルゴリズムの真価を引き出すには、事前に目的を明確にすることと、各アルゴリズムの特徴を理解することが必要だ。 本資料は、代表的な5つの機械学習アルゴリズム「線形回帰」「決定木」「SVM」「k平均法」「アプリオリ法」のそれぞれの仕組みと、適する用途を説明する。最適なアルゴリズム選びの一助となれば幸いだ。 プレミアムコンテンツのダウンロードはこちら
Kaggleはすっかりただの野次馬の一人になって久しいんですが、しばらく前に行われたPetFinder.my - Pawpularity Contestというコンペで優勝者がSVR（サポートベクター回帰）を使ったことが話題になっていたというのを聞いて、NN全盛のこのご時世に意外だなと思ったのでした。 しかし、よくよく考えてみればかのVapnik御大がかつてSVMを考案する際にベースとしたアイデアはNNとは方向性の違う代物だったわけです。故に、例えばSVMとNNとがどのような点で異なるかが「見える化」出来れば、SVMが復権するための条件のようなものが見えてきそうです。 ということで、久しぶりに「サンプルデータで試す機械学習シリーズ」をやってみようと思います。実はDNNについては6年前にも似たようなことをやっているのですが、SVMとDNNとでサンプルサイズを変えながら比較するというのはやったこ
LangChain v0.0.141 に SVM Retriever という実装が入った。これは embeddings(集合)から、単一 embedding と類似しているもの top-K を SVM を使って見つけるという実装で、えっどうやってるの？と追っかけてみたら、知らない知識で面白かったのでメモ記事に。 kNN vs SVM この実装の元となった、knn_vs_svm.ipynbというnotebookがあって、冒頭を機械翻訳すると以下となる。 よくあるワークフローは、あるデータを埋め込みに基づいてインデックス化し、新しいクエリの埋め込みがあれば、k-Nearest Neighbor検索で最も類似した例を検索することです。例えば、大規模な論文コレクションをその抄録に基づいて埋め込み、興味のある新しい論文を与えると、その論文に最も類似した論文を検索することが想像できます。 私の経験では
#はじめに 今回は機械学習のアルゴリズムの一つであるサポートベクトルマシンについての理論をまとめていきます。 お付き合い頂ければ幸いです。 #サポートベクトルマシンの理論 それでは最初にサポートベクトルマシンの理論についてまとめていきます。 ##ハードマージンとソフトマージン サポートベクトルマシン(svm)は汎化性能や応用分野の広さから、データ分析の現場でよく用いられる機械学習のアルゴリズムの一つです。 マージン最大化と呼ばれる考えに基づき、主に2値分類問題に用いられます。多クラス分類や回帰問題への応用も可能です。 計算コストが他の機械学習のアルゴリズムと比較して大きいため、大規模なデータセットには向かないという弱点があります。 線形分離可能(一つの直線で二つに分けられる)なデータを前提としたマージンをハードマージン、線形分離不可能なデータを前提として、誤判別を許容するマージンをソフトマ
![[Python]サポートベクトルマシン(SVM)の理論と実装を徹底解説してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/890df83ce94c79574eda0fd24723f20cf9e9309f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDByZW5lc2lzdTcyNyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9N2UyMmI0N2M1MjQzMGE3MjdjZWU4YjZjM2JjYTBhZDQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-VW5SZWFjdA%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3Ddd2bccc0d531c56dfd0c2ffa34163ac0)
SVMで言語を判定する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、Webから取得したテキストファイルを読み込ませて、それが何語で書かれたテキストなのかを判定しました。 機械学習の一大テーマである自然言語処理の復習です。（そこまで大掛かりなことをやっているわけではないですが・・・。） 今回も Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第４章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 ※今回は、「lang/train」,「lang/test」ディレクトリの配下に英語、フランス語、インドネシア語、タガログ語の四種類の言語のファイルを配置してある前提です。また、それぞれのファイルは先頭２文字がen(英語),fr(フランス語),in(インドネシア語),tl(タガログ語)というデータを作成します。（機会があれば、このファイルを自動で作成またはスクレイピング
はじめに こんにちは、AIチームの杉山です。 今回の記事では、QA検索などを行う際の文類似度の計算に、文の埋め込みベクトルを用いてknnで計算した場合とSVMを用いた場合の結果を簡易的ですが定量的に比較してみたいと思います。 動機としては、LangChainのRetrieverの実装にkNNだけでなくSVMを用いた実装が採用されており、その説明の中で以下のようにSVMの方が良いことが多いとされていたことでどれくらい性能が異なるかを確認したいと思ったためです。[1][2] TLDR in my experience it ~always works better to use an SVM instead of kNN, if you can afford the slight computational hit 具体的には、クエリ自身だけを1クラス、検索対象のドキュメント集合全体を別の1ク
はじめに 機械学習の定番アルゴリズムの1つである「サポートベクターマシン（SVM）」ですが、 実用的、かつ比較的シンプルなアルゴリズムから、入門書等でも取り上げられることが多いです。 ただし、解説の抜け漏れや、難解すぎる書籍や記事が多いと感じたので、備忘録も兼ねて ・網羅的 ・平易な説明 ・実データでの実装例あり（Pythonのライブラリscikit-learn（インストール法）を使用） を心がけ、高校生でも「理解した！」と言えるような記事を目指したいと思います。 注意 注意1 ・高校生でもわかると銘打ってしまったのに申し訳ありませんが、 高校で勉強しない（理系の大学1～2年で学習）偏微分の知識が出てきます。 大変分かりやすいYouTube動画があるので、こちらを見れば「理解した！」と言えるのではと思います。 偏微分 ラグランジュの未定乗数法 不等式条件のラグランジュの未定乗数法(KKT条
用語解説 scikit-learnとは scikit-learn （サイキット・ラーン）(旧称：scikits.learn) はPythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、Gradient Boosting（英語版）、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。(wikipediaより） うん、まあこれを見ても意味がわからないと思うので、今回は簡単に、「機械学習をサポートしてくれるライブラリ」と覚えておきましょう。 SVMとは サポートベクターマシン（英: support vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つである。分類や回帰へ適用できる。 サポ
SVMでMNISTのデータを画像分類する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、前回CSVに変換したMNISTの手書き文字画像を、０〜９に分類しました。 機械学習の一大テーマである画像分類の復習です。 今回も Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第４章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 MNISTのデータのCSVへの変換は、前回の記事をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com では、振り返っていきたいと思います。 SVMでMNISTのデータを画像分類する 1.全体像 2.CSVファイルを読み込んで訓練データに変換 3.訓練データで学習する 4.テストデータで予測する 5.精度を確認する 6.コマンドラインから実行してみる SVMでMNISTのデータを画像分類する 1.全体像 コード全体は以下の通りで、「mnist-tr
サポートベクターマシン（SVM）とは？特徴やメリットと活用事例 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習における有名なアルゴリズムの1つです。AI技術の発達と浸透が著しい現代、高精度な予測や検出、識別といった用途でサポートベクターマシンが有用であり、業務効率化や生産性の向上にも貢献するでしょう。 この記事では、サポートベクターマシン（SVM）の概要や仕組み、メリットについて詳しく解説します。SVMの活用事例やPython実装時のヒントなど、実用的なポイントも紹介するため、サポートベクターマシンについて理解を深め、システム開発や製品に活かす方法を知りたい方はぜひご覧ください。 機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 機械学習とは何か？種類や仕組みをわかりやすく簡単に説明 サポートベクターマシン（SVM/Support Vector Machine）とは、機械学習モデルの中でも特に有名なアルゴリズムの1種です。機械学習の種類のうち
scikit-learnのSVMを使ってアヤメの品種を分類する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、scikit-learnのSVMを使って、アヤメの品種を分類できるようになりました。花びらの長さや幅などの特徴量から品種を分類するということで、本格的に機械学習となってまいりました。 Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第４章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 環境構築については、Dockerを使われる方は、以下をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com OSから、Ubuntuを導入して取り組む方は、以下をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com では、振り返っていきたいと思います。 scikit-learnのSVMを使ってアヤメの品質を分類する。 1.全体像 2.アヤメのデータを読み込む 3.訓練データと検証デー
回答 (3件中の1件目) ここ5年でSVMの人気がなくなった理由は、単純に計算が重いのと、それに加えて分散処理が難しいからですね。 SVMの最適化計画を書き下すと以下のようになります。ここではKは任意のカーネルとします（一般にはガウシアンカーネルがよく使われますが、勿論ただの内積＝線形カーネルでも良いです）。 maximize ~ W(\mathbf{\alpha})=\sum^{l}_{i=1} \alpha_i - \frac{1}{2} \sum^{l}_{i,j=1} y_i y_j \alpha_i \alpha_j K(\mathbf{x_i},\mathbf{x_j})...
kaz / AI Academy on Twitter: "「筑波大学オープンコースウェア」を活用すると機械学習概論から単回帰・重回帰、SVM、k-means,PCA,ニューラルネットワーク,CNN,RNN,GANなどが全て「無料」で学べます。 上記20本が講義動画で登録なしで学べます。… https://t.co/qoD0vhifGz"
「筑波大学オープンコースウェア」を活用すると機械学習概論から単回帰・重回帰、SVM、k-means,PCA,ニューラルネットワーク,CNN,RNN,GANなどが全て「無料」で学べます。 上記20本が講義動画で登録なしで学べます。… https://t.co/qoD0vhifGz
₿の価格変動予測したらLSTMにSVMが勝った話 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
初めに こんにちは。機械学習を学び始めて約１ヶ月、出来ること出来ないことがやっと少しずつ見え始めてきて自身のイメージとの違いに日々驚かされています、研修生の浅井寛之です。大学では経営学や金融などを勉強しています。 早速本題に入りますが、これから仮想通貨の価格変動予測をしていきたいと思います。特に今回は ”実際にどれくらい正解しているのか” というのをわかりやすく伝えるために、”up” “down” “stay” の３種分類問題を扱います。スコアを我々のイメージしやすい正解率という形で出力できるので比較しやすいから、というのがメインの理由ですが、ネットにあまり価格変動の分類問題が上がっていなかったからというのも理由の一つです。 また、実際本気で収入源にしてる方はさておき、小金儲けしようとして仮想通貨を買っている人たちの多くは１ヶ月後までの価格の推移よりも明日価格が上がっているかどうかの方に興
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SVMを使った類似 embeddings 検索 - kNN ではない類似検索の選択肢 - A Day in the Life
[Python]サポートベクトルマシン(SVM)の理論と実装を徹底解説してみた - Qiita
埋め込みベクトルを用いたSVMによる類似文検索の検証 | 株式会社AI Shift
機械学習の定番「サポートベクターマシン（SVM）」を高校生でもわかるよう解説 - Qiita
【Python】pythonで簡単に機械学習入門(SVM) - Qiita
なぜSVM（サポートベクトルマシン）は人気がなくなったのですか？SVMのパフォーマンスが悪いのはどんなときですか？
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