SupportVectorMachine(SVM)とその周辺

1 名前：Vapnik [2006/07/15(土) 22:21:02 ] SVMを中心に、そこから派生する話題も取り扱います。 ・ 汎化性能の評価（VC次元など） ・ 最適化(凸解析や最適化アルゴリズム) ・ カーネルトリック及びカーネルの設計 80 名前：79 [2007/05/25(金) 23:43:11 ] スレッドストッパーか俺はｗ 引き続きSequential Minimal Optimizationの解説募集中です。 81 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/05/28(月) 18:54:23 ] >>80 SMOとかよく知らないでレスするのもあれだけど ググるとトップに出てくる research.microsoft.com/users/jplatt/smo.html にある文献じゃ満足できないんでしょうか？ オレも過去に別スレであるアルゴリズムの収束性の検討とか それが導出できる根拠について聞いたことあるんだけど そういう質問ってなかなかレスつかないんだよね…。（過疎のせいもあるが） 中にはシュミレーションの結果しかなくて理論が不整備なものもあったりするし。 自分で分かるところまで解説してみて分からない部分を聞いてみた方が 皆も勉強になっていいと思うんだがどうだろうか。 82 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/05/28(月) 19:17:35 ] シュミレーションとか言っちゃった 83 名前：名無しさん＠５周年 [2007/06/15(金) 23:16:20 ] イインダヨ 84 名前：学生 [2007/08/26(日) 20:11:26 ] 統計ソフトRで、パッケージe1071のsvm(),kernlabのksvm()の中身を参考にしながら、 SVM()を最初から作成しようと考えています。 なお、既存のパッケージを使用しないのは、 svmのα(ラグランジュ変数)やマージンの大きさ(正確にはweight vector)などをいじる必要が出てきたからです。 そこで質問なのですが、同じように中身をいじる必要が出てきた場合、みなさんはどのように実現されているんでしょうか？ 1)やはり１から自分で作成する必要があるんでしょうか？ 2)それとも、上記に挙げたパッケージの関数よりもっと細かい設定・修正ができるパッケージ等(?)があるんでしょうか？ 3)もしくは、Rでは困難で、他のソフト(MatLab等？)を使用すべきなんでしょうか？ 当方のプログラミングの知識が浅いため、出来ればサンプルや出来合いのものがあれば・・と思ってgoogleなどで聞いてみたんですが見つからず・・ という状況で、同じような研究をされている方おられましたら、ぜひ教えて頂きたいです。 85 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/08/26(日) 21:08:36 ] >>84 ソース弄ればええやん スキル不足ならスキル身に付けろ 86 名前：学生 [2007/08/26(日) 22:16:08 ] >>85 >ソース弄ればええやん >スキル不足ならスキル身に付けろ 回答ありがとうございます！やっぱり上記 >>84 で示したように、 >統計ソフトRで、パッケージe1071のsvm(),kernlabのksvm()の中身を参考にしながら、 >SVM()を最初から作成しようと考えています。 ・・という方法が一番ということですよね？ もしご存知でしたら、これ以外で(私は之を参考に作った等の)サイト・書籍等があれば伺いたいんですが。。 それとも、やはり自作する場合はksvm(),svm()を参考に作るのがBestでしょうか？ 87 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/09/01(土) 05:18:27 ] >>86 Ｒスクリプトの部分はデータの整形とかの下準備だけで 本質的な計算はたいていＣで書いてるのが多い。 そういう場合、一番手っ取り早いのは、オリジナルのソースをコピーして それを元に都合良く改変して自分用のライブラリorパッケージを作ること。 オレもそうやってclassパッケージに入ってる線形判別関数の Ｃのソースいじってカーネル化したり最適化手法をすげ替えたりしてたわよ。 自分用ライブラリの作成方法はRjpwikiの「Rから他言語利用」に少々書いてある。 情報に不足があれば付属のPDFマニュアル"Writing R Extention"を読む。 88 名前：学生 [2007/09/01(土) 20:06:51 ] >>87 ありがとうございました！ Ｃは結構弄れる方なので、あとはＲとの インタフェースが分かれば・・と思っていたところです。 コレ↓非常に助かりました！ >自分用ライブラリの作成方法はRjpwikiの「Rから他言語利用」に少々書いてある。 89 名前：名無しさん＠５周年 [2007/09/03(月) 03:37:12 ] 超がつく程の初心者です 最近，SVMについてかじり始めたのですが polynomial kernel等の各パラメータ値が どのように影響するのか，どのような意味を持っているのかがよくわかりません... svm-lightで，polynomialのオプションとして指定できる d,s,rの中で，dは次元を意味するのはわかるのですが s,rがどこから来たのかどうしても理解できません･･･ 90 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/09/03(月) 05:38:30 ] 俺はSMしかわからんなぁ。 ムチで おちんちんｽﾌﾟﾗｯｼｭ!! 91 名前：名無しさん＠５周年 [2007/09/03(月) 11:45:08 ] ﾄﾞﾝﾏｲ 92 名前：名無しさん＠５周年 [2007/09/08(土) 03:15:55 ] >>89 どうしても理解できないことなんてそうない。 つまりそれは君の怠惰だ。 そのことを証明するためにSVM_lightを一度も使ったことのない このオレサマが貴重な時間を割いて今ソースを見てきてやったぞ。 ---- svm_learn_main.c 167行 case 'd': i++; kernel_parm->poly_degree=atol(argv[i]); break; case 'g': i++; kernel_parm->rbf_gamma=atof(argv[i]); break; case 's': i++; kernel_parm->coef_lin=atof(argv[i]); break; case 'r': i++; kernel_parm->coef_const=atof(argv[i]); break; ---- svm_common.c 86行 case 1: /* polynomial */ 　　return((CFLOAT)pow(kernel_parm->coef_lin*sprod_ss(a,b) 　　　+kernel_parm->coef_const,(double)kernel_parm->poly_degree)); つまり、この多項式カーネルは　K(x,y) = (s*<x,y> + r)^d <x,y>は標準内積 93 名前：89 [2007/09/08(土) 04:45:47 ] >>92 ありがとうございますっ！ すごく納得できました 怠けることなく，頑張りたいと思います... ありがとうございましたっ 94 名前：名無しさん＠５周年 [2007/09/19(水) 23:54:59 ] よく使われるカーネルの polynomial，sigmoid，gaussian等の 各カーネルの特徴って何なんでしょうか…？ 問題によってどのカーネルを選ぶのが適切なのかわからなくって… 一応自分なりに探してはみたんですがいまいちピンと来ませんでした もしよかったら教えてください… 95 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/09/20(木) 00:13:08 ] カン 96 名前：名無しさん＠５周年 [2007/09/20(木) 12:05:03 ] このレスを見たあなたは確実に交通事故に会います 逃れる方法はただ一つ ↓このスレに行き game12.2ch.net/test/read.cgi/gamerpg/1190004222/ デア・リヒター最強 と書き込んでください。書き込まなければ確実に明日交通事故にあいますよ 97 名前：名無しさん＠５周年 [2007/10/13(土) 17:40:33 ] 線形SVMの実装なら既存のソースをいじるって作るより一から作る方がいいですかね？ 当然ですけど既存のは非線形で分離しちゃうじゃないですか。 線形で分離したいんです。 98 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/13(土) 18:43:24 ] >>97 既存のソース使うなら、線形Kernelが実装されてないやつを わざわざ選ぶ必要がないんじゃないか？ 多項式Kernel使えるならそれの一次でやれば線形なんだし。 手間おしまないなら自分で作るのが勉強になるしいいと思うけど。 99 名前：名無しさん＠５周年 [2007/10/13(土) 21:08:58 ] ○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○  このレスをみたあなたは・・・３１日から１７日に  ラッキーなことが起きるでしょう。片思いの人と両思いになったり  成績や順位が上ったりetc...でもこのレスをコピペして別々のスレに  ５９個貼り付けてください。貼り付けなかったら今あなたが１０番起きて  ほしくないことが起きてしまうでしょう。  コピペするかしないかはあなた次第...  ○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○。・。○  100 名前：名無しさん＠５周年 [2007/10/14(日) 15:34:45 ] >>98 回答ありがとうございます。 時間が惜しいので出来たら既存のソースを弄くりたいと思ってましたが やはり自分で作ろうかと。 探してもマトラボやRのソースは出てきてもCやC++はあまりないっぽいので。 （C、C++くらいしかいじれないので…） 101 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/15(月) 05:36:38 ] >>100 例えば>>5のSVM lightはCで書かれてるし コマンドラインですぐ扱えると思うんだけど。 102 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/17(水) 15:19:18 ] SVMの入力を１，０のバイナリーしかとれないとして（3次元なら立方体） マージン最大をハミング距離最大で考えようとしてるんですけど この考え方って成り立つと思いますか？ とりあえずカーネルとかソフトマージンは考えないで線形ハードマージンが 成り立てばと思ってるんですけど ハミング距離が小数になったりして意味わかんないことになるんですよね当然。 ダメかなこの考え 103 名前：名無しさん＠５周年 [2007/10/17(水) 21:01:42 ] >>101 ほんとですね、どこを探してたんだろ自分。 でもこれここ ttp://download.joachims.org/svm_light/current/svm_light_windows.zip からダウンロードしたのだけでコマンドラインで動かすこと出来ますか？ その下のインストールと使い方ってとこ読んでも良くわからなかったりします。。 何か、素人くさい質問で申し訳ないんですが助けてもらえませんか 104 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/17(水) 23:54:40 ] >>103 windows用の中身はコンパイル済み実行ファイルが入ってる。 解凍した場所でコマンドプロンプト開いて実行するだけ。 使い方はHow to useの通り。 105 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/18(木) 06:47:41 ] libsvmについて質問なのですが，ソフトマージンではなくハードマージンを設定したいのですがどうしたらよいのでしょうか？ 106 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/18(木) 13:30:38 ] >>104 ありがとうございます。 その後にsvm_learnを実行すると Not enough input parameters! (more) って出てきて、それから具体的にどうするのかが不明です。 形式的なコマンドの構文やパラメーターの設定はどのようにすればいいのでしょうか？ How to useが翻訳されてる ttp://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/svm-light.html を読んでも情けないかな、いまいち理解できませんでした。 ご教授願います。。 107 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/20(土) 00:50:03 ] プログラムの知識に乏しいので教えてください Rでe1071のsvm()の損失関数を自分で変化させたくソースを弄る事にしました。 おそらく、デフォルトだと線形の損失関数になってると思うのですが、 それを２次にしたりと自分で書き換えたいのです。 svm()の中の肝心な計算部分svmtrainがＣで書かれていることまではわかったんですが、 svmtrainの中のどこを触ったら損失関数が弄れるかがわかりません。 ご存知の方がいましたらご教授願います 108 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/21(日) 02:06:50 ] 脳みそに汗をかけ，若者よ 109 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/22(月) 18:03:08 ] >>105 しつこくてすいません だれか分かる方いませんか？ 別にlibsvmでなくてもいいんですがソフトマージンありなしを比較したいんです 110 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/10/23(火) 10:04:10 ] 公開されてるライブラリは使ったこと無いわ 自作のでならやった事あるんだが 111 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/07(水) 23:26:40 ] >>109 パラメータC→∞にすればハードマージンと同じになるのではないでしょうか 間違っていたらごめんなさい。 112 名前：名無しさん＠５周年 [2007/11/15(木) 23:18:35 ] すいません，ものすごく初歩的な質問なのですが LIBSVMで学習，識別を行った後 テストデータの各値毎のカーネル値を見たいのですが どこで見ればいいのでしょうか？ プログラムを見てもわかりませんでした･･･ ご教授願います・・・・ 113 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/17(土) 15:43:45 ] 107です ここからどうしてもわからないので、わかる方居らっしゃいましたらお力添えお願いします。 LIBSVM（C言語）の損失関数をL2-損失関数に変更して、 「他言語からの利用」を参考にLIBSVM.cppとLIBSVM.hからLIBSVM.dllを作るところまではできました。 この後、e1071のパッケージは読み込まずに、 e1071のsvm関数のソース（PACKAGE=""としてある）だけをコンソールで読ませて、 実行すると、svm.defaultのC言語参照部分「"svmtrain"が見つかりません」となって実行できません。 おそらくLIBSVM.cppに"svmtrain"というルーチンがないからだと思いますが、 svmtrainにあたる、LIBSVM.cppのどのルーチンを呼び出したらいいのかわかりません。 すいません、どなたかご教授お願いします。 114 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/17(土) 16:32:33 ] 113です 失礼しました、svmのソースでPACKAGE=""ではdllファイルが読めませんよね 変更してPACKAGE="LIBSVM"としても、「"svmtrain"がload table上にありません」 となってしまいます。よろしくお願いします。 115 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/20(火) 06:34:04 ] >>113 状況がよく分かりませんがWriting R Extensionは読みましたか？ e1071の改変をするのなら、参考にするのは 他言語利用よりもパッケージのビルドじゃないでしょうか。 www.okada.jp.org/RWiki/?Windows%A4%C7%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A4%F2%BC%AB%BA%EE e1071revなどとパッケージ名を変えてビルドしてはいかがでしょう。 最近はRの質問が多いですね。 Rの比重が大きな話題ならこちらへどうぞ。 ＝　統計解析フリーソフト　Ｒ　【第２章】　＝ science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1152449095/ 116 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/20(火) 14:38:02 ] >>115さん 解決しました！ LIBSVM.dllをビルドする時に LIBSVM.cppとLIBSVM.hと「Rsvm.c(e1071のソースにある)」を 一緒にビルドすればいいだけの話でした ありがとうございました。 Rの質問はリンク先でするようにします、ご指摘ありがとうございます。 117 名前：名無しさん＠５周年 [2007/11/27(火) 00:24:19 ] ttp://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/SVM_2_1.htm に載っている正規化のやり方が分かりません 考えろと言われても…思いつきません… どなたかご教授よろしくお願いします 118 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/27(火) 06:36:42 ] >>117 とりあえずぱっと思いつくのは \lambda_n = (- \sum_[i=1}^{n-1} \lambda_i y_i) / y_n カナ？そういうことなのかな？ 119 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/11/27(火) 07:07:57 ] 追記 www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SVM/svmdemo.m の normalize 関数が相当するみたい 120 名前：名無しさん＠５周年 [2007/12/10(月) 15:40:38 ] www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/libsvm.html　に 「modelパラメータの探索を行うスクリプトがついており」ってあるが これはグリッドサーチのことを言っているの？それとももっと便利な何かがあるのかな？ 121 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/12/10(月) 18:13:08 ] >>118 プログラムじゃなくて実際の計算はどうやっているのか？ ってことじゃないですかね？ 122 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/12/10(月) 22:47:13 ] >>120 グリッドサーチ 123 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2007/12/13(木) 01:36:22 ] グッドリサーチに見えた 124 名前：名無しさん＠５周年 [2007/12/18(火) 17:35:47 ] >>122 ありがとう。ついでにもうひとつ確認だけど、 グリッドサーチで出てくるError rateって 単純に交差検定で平均とった推定間違い率（1-推定精度）のことだよね？ >>123 言われてみたいなぁ・・・ 125 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/21(月) 20:31:55 ] SVM_Multiclassって-tオプション使えないんですか？ 126 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/21(月) 22:40:40 ] >>125 普通に使えるっぽいけど。 それよりも、multiclassの-cの値がよく分からんです。 127 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/22(火) 18:12:42 ] >>126 -ｃはマージンの間隔じゃないでしょうか？？ ーｃを大きくしたらトレーニングデータに対して過学習になるのに対して、小さくしたらトレーニングデータに対しての認識率は低くなりますが、テストデータに対しては良くなる可能性もあるはずです。 私の方はSVM_MulticlassでRBFカーネルを使用したいんですが、-t 2　のオプションが使用できないんですよ…。 128 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/23(水) 00:25:02 ] オーム社から出た小野寺本オススメ 129 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/23(水) 00:44:19 ] >>127 C > 0 is a constant that controls the trade off between training error minimization and margin maximization. (下のリファレンスの論文より) ソフトマージンの式のペナルティ項の係数みたいですね。一応理解しました。 -t 2オプションは、もしかしたら位置が間違ってるのではないですか？ ./svm_multiclass_learn -t 2 -c ~~~~~ でいけました。末端の位置に-tオプションを置いても、-tの値に関わらず全て線形分類になるみたいです。 130 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/23(水) 08:17:08 ] >>128 Amazonで「オーム社 小野寺」で検索しても、 スレに無関係な本が１冊ひっかかるだけです。 オーム社から出た小野寺本はこれ以外に存在するんですか？ そしてこのスレに関係ある本なのですか？ 誤爆や釣りでないなら本のタイトルをお願いします。 「見方・考え方 合金状態図」 三浦 憲司 (著), 小野寺 秀博 (著), 福富 洋志 (著) オーム社 (2003/11) www.amazon.co.jp/dp/4274087441 131 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/23(水) 22:49:00 ] >>130 スマン。小野田だったw 132 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/25(金) 02:48:16 ] 情報ありがとうございます。 まさにこのスレ向けの本なのでリンクします。 サポートベクターマシン (知の科学) www.amazon.co.jp/dp/4274204413/ 知の科学　サポートベクターマシン ssl.ohmsha.co.jp/cgi-bin/menu.cgi?ISBN=978-4-274-20441-8 サポートベクターマシン - tabatee の日記 slashdot.jp/~tabatee/journal/414568 133 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/28(月) 00:04:25 ] LibSVMでone-class SVM使おうと思うんだけど、grid.pyでパラメータがうまくでないんです…。 grid用のデータは1クラス分の教師データではダメなんでしょうか？ 134 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/28(月) 18:35:44 ] one-class SVMは教師なし学習だから、grid searchは無意味だよ 135 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/28(月) 21:49:46 ] >>134 やっぱりそうですよね。ありがとうございます。 ということは、νやRBFカーネルのγはヒューリスティックに探すしかないんですかね…。 136 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/02/06(水) 17:03:30 ] LibSVMでカーネルがRBFのときより線形や多項式の方が精度がいいっていうのはどういう場合に起こるんでしょうか？？ 137 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/02/08(金) 21:01:10 ] データの生成法がそういうものだった時 138 名前：名無しさん＠５周年 [2008/03/13(木) 12:07:59 ] 只今勉強中で以下について教えていただければ幸いです。 RBFカーネルk(x,y)=exp(-beta*||x-y||^2)を使うと 特徴空間上の距離は ||phi(x)-phi(y)||=sqrt(2*(1-exp(-beta*||x-y||^2)) となって、 元空間の距離について単調増加、元空間の距離->∞でsqrt(2)に収束する。 これは元空間で遠いものが特徴空間ではほぼ等距離に扱われる。 (...だから何なの?...) これが 「元空間では線形分離不能だったものが特徴空間で線形分離可能になる」...(*) 仕組みなのでしょうか？ 遠いものを一緒くたに扱ったからといってうまくいくとは思えないのですが、 それとも別の解釈で結論(*)が導かれるのでしょうか？ 良きアドバイスを頂ければ幸いです。 139 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/04/24(木) 14:38:37 ] one-class SVMでデータ全体の20%だけ抽出するには パラメータをどうするといいのでしょうか？ 140 名前：名無しさん＠５周年 [2008/05/17(土) 07:49:38 ] NNが重みを記録しておいて後から読み出せば使えるように、SVMでもこれを記録しとけば再び最初から学習させなくても使えるようになるものってないんでしょうか 141 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/05/17(土) 07:58:26 ] そんな使えない分類器が流行っていると思ってたのかw サポートベクタ記録しとけ 142 名前：名無しさん＠５周年 [2008/07/10(木) 00:14:41 ] >>138 phi(x)の次元がトレーニングデータの件数より多くなれば線形分離可能になるってだけじゃないの？ 距離がどうこうだからってのは聞いたことないな。 143 名前：名無しさん＠５周年 [2008/08/10(日) 21:55:45 ] Rのkernlabパッケージの二次計画ソルバーipopを使ってSVMを実装しました。 これは、helpにもあるように簡単に実装できました。 問題は回帰(SVR)の場合です。αとα´について最適化しなければならないので、 やはりipopでは実装できないのでしょうか？ SVRの制約条件に簡単に修正を入れたモデルを考えているのですが… 実装の方法をアドバイスいただければと思います。 よろしくおねがいしいます。 144 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/08/12(火) 15:11:42 ] 他人に訊く前にまず自分で良〜く考えろ 脳味噌が汗かく位な 145 名前：名無しさん＠５周年 [2008/08/12(火) 18:17:58 ] 自分なりによく考えてみたのですが…それでも分からず質問させていただきました。 速度などはあまり気にせず、Rを使ってSVRの定式化に修正を加えて実装できる方法があれば、 ぜひアドバイスいただきたいです。 146 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/08/15(金) 23:16:24 ] まず自分で考えたことを書いて それに対する批判なりアドバイスなりを頼むのが筋 ってーかエスパーじゃないんだからそんな質問に答えられる人間はいないだろjk 147 名前：名無しさん＠５周年 [2008/08/24(日) 12:09:56 ] SVMの損失関数はどのようなものが定式化されているのでしょうか？ 今私が扱っている問題ではヒンジロスははずれ値の影響が強すぎる と感じているので、0-1ロスのようなものが望ましいのですが、 ラグランジュをとくところでそんなに簡単に定式化できなさそうなので 既存にどんなものがあるのか教えていただきたいです。 148 名前：名無しさん＠５周年 [2008/09/02(火) 15:13:59 ] NNの情報を探していてSVMにたどりついたのですが、例えば日毎の 気温データから翌日の気温を予測したりするのに使えるでしょうか？ NNなら直前10日間の気温を入力、次の日の気温を教師にして学習とか するのかと思うのですがこれをSVMでやるにはどうやればよいんでしょうか？ 149 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/02(火) 15:47:52 ] >>148 直前10日間の気温を入力、次の日の気温を教師にして学習 150 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/02(火) 16:11:18 ] >>149 さっきlibsvmてのを拾ってきたのですが、学習ファイルには1行に 　x日の気温 1:x-1日の気温 2:x-2日の気温 ... 10:x-10日の気温 というのをN日分用意してsvm-trainするだけでいいんでしょうか。 この手のサンプルはどれにあたるんでしょ、まだmakeしてheartで試しただけなので 151 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/04(木) 15:10:14 ] svmの最初の論文でたのいつだっけ？ 今じゃいろんなとこに広まってるんだな 152 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/05(金) 08:34:25 ] 1990年くらい？ 153 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/11(木) 08:37:04 ] >>151 線形svm自体は古いんじゃないか。 90年代にカーネルトリックで非線形対応になって 初めて流行したと記憶してる。 wikipediaで調べてみたが、 The original optimal hyperplane algorithm proposed by Vladimir Vapnik in 1963 was a linear classifier. However, in 1992, Bernhard Boser, Isabelle Guyon and Vapnik suggesteda way to create non-linear classifiers by applying the kernel trick (originally proposed by Aizerman et al..) to maximum-margin hyperplanes. en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine 63年初出、92年にカーネルトリック導入し大ブームってとこか。 思ったより古いね。 154 名前：名無しさん＠５周年 [2008/09/24(水) 23:31:58 ] SVM_lightで識別を行うための学習データセット、テストデータセットの作り方 が良くわかりません。exmapleは見てみたのですが…。 例えば、UCIのIrisデータをSVMに学習、クラス分類させるにはどのように書き 直したらいいのでしょうか？ 155 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/27(土) 15:57:10 ] 再生核ヒルベルト空間がわからん VC理論も全然わからん 156 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/27(土) 19:33:22 ] まず基本的な数学と 基本的なプログラミングを学べよ 157 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/09/27(土) 20:58:44 ] やっぱ、関数解析とかの勉強から始めなきゃだめか

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