SVM, Logistic Regression, and Precision | Graham's Research Blog
Machine Translation, Speech Recognition, Machine Learning, and the like. On twitter a little while ago, @mathieuen asked an interesting question about whether the fact that he was seeing support vector machines (SVM) get better precision than logistic regression (LR) was a result of the learning algorithm (specifically the hinge loss function). I answered off the top of my head that I thought that
SVMソフトウェアã®æ¯”較 - tsubosakaã®æ—¥è¨˜
オープンソースã®SVMソフトウェアã®åŸºæœ¬ãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã®è¨å®šã§æ¯”較ãªã©ã‚’ã—ã¦ã¿ãŸã€‚ 利用データã¯LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-labelã®a9aã¨news20.binaryを利用ã—ãŸã€‚ データセットã®è©³ç´°ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ データセットå 訓練データ数 テストデータ数 データã®æ¬¡å…ƒ a9a 32561 16281 123 news20.binary 15000 4996 1355199 ãªãŠã€news20.binaryã§ã®è¨“練データã¨ãƒ†ã‚¹ãƒˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ä½œæˆã«ã¤ã„ã¦ã¯ id:n_shuyoã•ã‚“ã®è¨˜äº‹ã‚’å‚考ã«ã—ãŸã€‚ 比較ã«ç”¨ã„ãŸã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã¯ä»¥ä¸‹ã®5㤠LIBSVM リンク SVM-Light リンク TinySVM リンク SVM-perf リンク LIBLINEAR リンク 測定çµæžœã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã£ãŸã€‚パラメータã®è¨å®š
Wekaã®ç°¡å˜ãªä½¿ã„æ–¹ - グレーゲーãƒ
オープンソースã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ³ã‚°ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリWekaを使ã£ã¦äºˆæ¸¬ã¨ã„ã†ã‹åˆ†é¡žã¨ã„ã†ã‹ã¾ã‚Classifierを作ã‚ã†ã¨ã„ã†è©±ã€‚ 準備 Wekaを入れる å¦ç¿’データを用æ„ã™ã‚‹ 実装 分類機を作る å¦ç¿’データを作る （必è¦ãªã‚‰ï¼‰è©•ä¾¡æ©Ÿã‚’作ã£ã¦æ€§èƒ½ã‚’確ã‹ã‚ã‚‹ 分類ã—ãŸã„事例を作る 分類ã™ã‚‹ å¦ç¿’データã¯ä»˜å±žã®ã‚µãƒ³ãƒ—ルを使ㆠ@relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,ye
LIBSVMã®ä½¿ã„ã‹ãŸã¾ã¨ã‚ - k.kinukawaã®æ—¥è¨˜
LIBSVMã¨ã¯ LIBSVMã¯Chih-Chung Chang ã¨Chih-Jen Lin ã«ã‚ˆã£ã¦ä½œæˆã•ã‚ŒãŸã€ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ã‚¿ãƒžã‚·ãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã§ã‚る。 ç¾åœ¨ã¯ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³2.85ãŒãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã•ã‚Œã¦ã„る。 LIBSVM ã¯ã€ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãƒ™ã‚¯ã‚¿åˆ†é¡žå™¨ï¼ˆC-SVCã€nu-SVC）ã€å›žå¸°åˆ†æžï¼ˆepsilon-SVRã€nu-SVR）ã€åˆ†å¸ƒè©•ä¾¡ï¼ˆï¼‘クラスSVM）ã®ãŸã‚ã®çµ±åˆã‚½ãƒ•ãƒˆã§ã‚る。 マルãƒã‚¯ãƒ©ã‚¹åˆ†é¡žã‚‚サãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã„る。 様々ãªã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ãƒ•ã‚§ãƒ¼ã‚¹ãŒç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŸã‚ã€ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã¨ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã‚’ç°¡å˜ã«çµ±åˆã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã§ã‚る。 以下ã®ã‚ˆã†ãªæ©Ÿèƒ½ã€ç‰¹å¾´ã‚’å«ã‚“ã§ã„る。 ç•°ãªã£ãŸSVM ã®è¨ˆç®—å¼ãŒç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹. 効率的ãªãƒžãƒ«ãƒã‚¯ãƒ©ã‚¹åˆ†é¡žãŒã§ãã‚‹. モデルé¸æŠžã®ãŸã‚ã®ã‚¯ãƒã‚¹ãƒãƒªãƒ‡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³*1. å¯èƒ½æ€§äºˆæ¸¬. åã£ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ãŸã‚ã®ã€é‡ã¿ã¤ãSVM. C++ ã¨Java ã®ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚³ãƒ¼ãƒ‰. SVM 分類ã¨å›žå¸°åˆ†æž
Support Vector Machine
最近よãå··ã§è€³ã«ã™ã‚‹ãƒ¢ãƒŽï¼Ž SVM， Support Vector Machine， ã•ã½ãƒ¼ã¨ã¹ããŸãƒ¼ã¾ã—ん． ã“ã‚Œã£ã¦ã„ã£ãŸã„，ã©ã‚“ãªã‚‚ã‚“ãªã‚“ã§ã—ょã†ï¼Ž ãªã«ã‚„ら便利ãã†ãªãƒ¢ãƒŽã‚‰ã—ã„ã®ã§ï¼Œã¡ã‚‡ã„ã¨èª¿ã¹ã¦è¦ç‚¹ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ã‚ˆã†ã‹ãªï¼Œãªã‚“ã¦ï¼Ž ã§ã‚‚，ãŸã ã¾ã¨ã‚ãŸã ã‘ã ã¨ãã®ã¸ã‚“ã®è¨˜äº‹ã‚’èªã‚€ã®ã¨ãªã‚“ã«ã‚‚変ã‚らãªã„ã®ã§ï¼Œ コーディングã™ã‚‹ãŸã‚ã«å¿…è¦ãªçŸ¥è˜ã‚’ä¸å¿ƒã«ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ã¾ã™ï¼Ž
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