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svm数式を一切使用しないSVMの話

svm数式を一切使用しないSVMの話
by

rti 7743

on 22 April 2011

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Transcript of svm数式を一切使用しないSVMの話

数式を一切使用しないSVMの話 間違っていたらごめんね。 by rti 自己紹介 シーランド公国伯爵 基準や境界が分かれば、
物事を判別することが
できます。 お金を落として
悲しんでいるかの基準 どこまでだったら、
落としても泣かないですか? 泣かない 泣く rti基準 基準 基準が決まれば、判別は簡単。 でもなー。
給料日が近いかどうかで
金銭感覚かわってくるよ! じゃあ
給料日を加えよう 当日 あと5日 あと10日 あと20日 当日 あと5日 あと10日 あと20日 泣く 泣かない みんなの基準は
どうなっているんだろう 落としたら泣く金額 落としたら泣く金額 ちょっと質問を変えて、
お金を落としたとき
泣いたか泣かなかったを聞いた 当日 あと5日 あと10日 あと20日 年収 1000万 X00万 1億 面白いのは軸が
増やせること 数学の世界なので、
何次元でも大丈夫 z軸 昔、一万円
落として、
途方にくれた。 落としたとき泣いた。 落としても泣かなかった。 当日 あと5日 あと10日 あと20日 落としたとき泣いた。 落としても泣かなかった。 当日 あと5日 あと10日 あと20日 想像図です 泣いた 泣かない 当日 あと5日 あと10日 あと20日 泣かない 中央を通るように引く →マージン最大化 この線を引ければ
判断は用意 この線を引くためには
難しい数学の話になるみたいですが、、、 そんな難しいことわかんないし
頭がフットーしそうだよおっっ 当日 あと5日 あと10日 あと20日 時には妥協 当日 あと5日 あと10日 あと20日 !? カーネル関数 無理ゲー? パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、主成分、相関、分類) を見つけだし、研究することにある。 この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の特徴空間上へ写像する。

wikipeidaよカーネル法より カーネル関数!?         靃靃靃靃靃靃淡
       靃靃靃靃靃靃淡淡
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   淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
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 蹴蹴蹴 とあるゲームのワンシーン どうやって回避する?         靃靃靃靃靃靃淡
       靃靃靃靃靃靃淡淡
        靃靃靃靃靃靃靃靃靃靃靃
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 淡淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃靃靃  蹴蹴
   淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
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 蹴蹴蹴靃靃靃蹴蹴靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
 蹴蹴蹴蹴蹴靃
 蹴蹴蹴 飛べば
いいぢゃんw X軸 X軸 Y軸 実は、これってすごく大切なこと。         靃靃靃靃靃靃淡
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 淡淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃靃靃  蹴蹴
   淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
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     蹴靃靃蹴靃靃靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
 蹴蹴蹴靃靃靃蹴蹴靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
 蹴蹴蹴蹴蹴靃
 蹴蹴蹴 X軸 Y軸         靃靃靃靃靃靃淡
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 淡淡淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃靃
 淡淡淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃靃   蹴
 淡淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃靃靃  蹴蹴
   淡淡淡靃靃靃靃靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
      靃蹴靃靃靃靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
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 蹴蹴蹴靃靃靃蹴蹴靃靃靃蹴蹴蹴蹴蹴
 蹴蹴蹴蹴蹴靃
 蹴蹴蹴 X軸 1次元で無理なものが、
2次元だと解決できる。 当日 あと5日 あと10日 あと20日 カーネル関数って奴に通すと、
いろいろ計算して
次元を新しく作ってくれる。 当日 あと5日 あと10日 あと20日 次元を増やすと解けるかも。 立体図をうまくかけないな こんな感じで、
基準の分離超平面を
引いていきます。 z軸 libsvmの使い方 よくわからない。 svm-train train.dat 学習 →学習結果が train.dat.model
ファイルに保存される。 分類テスト svm-predict q.dat train.dat.model ans.dat →結果が、ans.datに保存される train.dat
----------------
-1 1:10000 2:10
-1 1:10000 2:25
-1 1:500 2:20
-1 1:1000 2:20
+1 1:500 2:25
+1 1:100 2:10
+1 1:50 2:20
+1 1:100 2:20
---------------- 1: x軸で落とした金額 2: y軸で給料日まで 結果:
-1 悲しい
+1 悲しくない q.dat
--------------
+0 1:100 2:25
+0 1:500 2:25
+0 1:10000 2:15
+0 1:10000 2:20
--------------- 結果を判別してもらうので
0にする ans.dat
-----------
1
1
-1
-1
----------- 結果だけ書き込まれる。 q.dat
--------------
+0 1:100 2:25
+0 1:500 2:25
+0 1:10000 2:15
+0 1:10000 2:20
--------------- まとめ 分類する基準を作れば判断は容易。 計算はよく分からない だけど面白そう。 libsvm等のライブラリで遊ぼう 数式見るとめまいがする
程度の能力 数学なんて、 分離できない場合どうする ちょっとまて。 で、どうやって実装するの? 知らないですwww libsvmを利用すると、
この辺をいいように
してくれます。 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 落としたとき泣いた。 落としても泣かなかった。 分離超平面 泣いた 落としたとき泣いた。 落としても泣かなかった。 当日 あと5日 あと10日 あと20日 泣いた 泣かない これね えんいー\e あなたは、
どこまでだったら、
落としても泣かないですか? 基準が決まれば、判別は簡単。 いまだと2次元だから線 質問と照合してみる 給料日まで カーネル関数で
軸を一つ増やして
3次元にする orz 2次元では無理ゲーだが。。。 教えたデータから規則性を見つけだします。 見つけた規則性を使って、物事を判断します。 SVMって何?食えるの? Support Vector Machineの略です。 ようするにパターン認識です。 これをどんな概念でやっているかを
数式を一切使わないで説明します。 イギリス シーランド公国とは? 1次元だと衝突 2次元だと
回避可能 これで物事が判別可能になる。 ソフトマージン? この線を引くことが、
学習結果になります。 rti 人口4人の自称国家。
第2次大戦後の要塞を勝手に占拠して独立宣言。

爵位販売中 取り囲まれた なんで省略します。 ライセンスは独自ライセンスですが、
修正BSD ライセンス互換だそうですので、
非オープンソースな製品にも組み込めます。 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html ハンドル 能力 肩書き マリオ(仮名) 本職はアーキテクト?です。 パターン認識って何? データを教え込んで コンピュータ 規則性を学習させる。 覚えさせたデータを
元に推論させる。 これは何? 丸かなぁ。。 人間は今までの経験から、
パターンを認識出来る。 暑い夏の日、セミが泣いている。
にゅうどう雲が出ている。
→夕立ちで土砂降り 暴飲暴食。
コレステロール上昇
塩分濃度上昇
→病気 俺、今度結婚するんだ。
ここは俺に任せて先に行け。
ここは危険だ、
俺は離でひとりで寝るからな!
→死亡フラグ これをコンピュータに
やらせてみたい。 自己紹介 シーランド公国伯爵 数式見るとめまいがする
程度の能力 イギリス シーランド公国とは? rti 人口4人の自称国家。
第2次大戦後の要塞を勝手に占拠して独立宣言。

爵位販売中 ハンドル 能力 肩書き 本職はアーキテクト?です。
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