2012年07月10日17:59 カテゴリプログラミング [MATLAB]簡単なlibsvmの使い方[OCTAVE] サポートベクタマシンのライブラリである libsvm の OCTAVE、MATLAB での簡単な使用方法を書きます。サポートベクタマシンの説明はここがわかりやすかったです。 この記事は libsvmフォルダの README および 本家サイト、FAQ を参考に書いています。 記事の最後に 2次元2クラスの学習、判別を行なうプログラムの例を示します。 例はMATLAB と互換性のある オープンソフトウェア OCTAVE を使用したものです。OCTAVE へ libsvm を入れる方法は前回の記事で libsvm で主に使うのは ・svmtrain() データの判別をするための学習を行なう。 ・svmpredict() 未知データの判別を行なう。 の２つです。 説明を
LibSVMとは † http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ SVM（Support Vector Machine) ツールの一つ 学習が早い OpenMPを用いてマルチコアでの並列学習も可能．参考→http://qiita.com/niam/items/e3e970c40ddb8457b1d0 幾つかの種類のカーネル関数を選べる ↑ 簡単な用語の説明 † 学習データ 学習させるためのテキストデータ 評価データ システムの評価に使うテキストデータ クラス/正例/負例 (Positive/Negative) 何のデータが正解で，何のデータが不正解なのか 基本的には何の数値を使ってもいいが，正例を+1，負例を-1 or 0とすることが多い 素性（値） データとなる特徴量 スケーリング 正規化．素性値の最大値と最小値を統一させることで各素性に対する重み
Support Vector Machines (Information Science and Statistics) 作者: Ingo Steinwart,Andreas Christmann出版社/メーカー: Springer発売日: 2008/08/29メディア: ハードカバー クリック: 17回この商品を含むブログを見る libsvm LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Yuta.Kikuchiの日記 前回RでのSVMを簡単に紹介しましたが、今日はlibsvmを利用したirisの分類学習を行いたいと思います。libsvmは導入がめちゃくちゃ簡単なところが売りだと思います。zipをlibsvmサイトからdownloadして展開してgmakeで
Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin Version 3.36 released on May 12, 2025. We enhance the Python interface. Version 3.31 released on February 28, 2023. Probabilistic outputs for one-class SVM are now supported. Version 3.25 released on April 14, 2021. Installing the Python interface through PyPI is supported > pip install -U libsvm-official The python directory is re-organized so >>> from libsvm.svm
java (eclipse) でlibsvmを使う
中村俊輔です。サッカー選手ではありません。 今回はJavaでlibsvmを使う手順を詳しめに書いていきます。 libsvmとはサポートベクターマシンのライブラリです。色々な言語で公開されており、非常に使いやすいです。(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) この記事は以下のような人にオススメです。 ・Javaをほとんど知らない ・SVM(サポートベクターマシン)がだいたいどのようなものか知っている ・GUI(テキストフィールド)を使って簡単に操作できるプログラムを作りたい 今回作ったのは以下のようなものです。 機能 : 各テキストフィールドに入力された文字列を読み取ってSVMの判別結果を返す。 （アメリカンフットボールの試合状況を入力すると作戦の予測結果が返ってくる） 開発環境はmacでeclipseを使用しました。 eclipseの使用感は非
LIBSVMとは LIBSVMはChih-Chung Chang とChih-Jen Lin によって作成された、サポートベクタマシンライブラリである。 現在はバージョン2.85がリリースされている。 LIBSVM は、サポートベクタ分類器（C-SVC、nu-SVC）、回帰分析（epsilon-SVR、nu-SVR）、分布評価（１クラスSVM）のための統合ソフトである。 マルチクラス分類もサポートしている。 様々なインターフェースが用意されているため、ライブラリとユーザープログラムを簡単に統合することが可能である。 以下のような機能、特徴を含んでいる。 異なったSVM の計算式が用意されている. 効率的なマルチクラス分類ができる. モデル選択のためのクロスバリデーション*1. 可能性予測. 偏ったデータのための、重みつきSVM. C++ とJava のソースコード. SVM 分類と回帰分析
SVR# class sklearn.svm.SVR(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=-1)[source]# Epsilon-Support Vector Regression. The free parameters in the model are C and epsilon. The implementation is based on libsvm. The fit time complexity is more than quadratic with the number of samples which makes it hard
僕はSVMが大好きです．シュパッてきれいに分類できている姿を見ると，かっこよくてドキドキします． 今回は，SVMの性能を最大限に引き出すために知っておくと役立つことを書いていこうと思います．ちょっとチューニングを行うだけで，10%〜20%精度が向上するなんてことはよくあります． なお，本記事は__使いこなし方__にフォーカスしているので，理論的なことを知りたい方は別途確認して下さい． 特徴量の作成 まずは，適切な特徴量を作成するにあたって注意すべきことを2つ紹介します． 1. スケーリング スケーリングとは，特徴量のとりうる値の範囲をあらかじめ調整してあげることです． なぜスケーリングするの？ 理由は2つあります． 大きい値の範囲をとる特徴量に引きずられないようにします．[0,10]での1と2の違いは1だけですが，[0,10000]での1の100の違いよりもずっと重要です．すなわち，これら
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