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SVM
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SVM

(コンピュータ)
【えすぶいえむ】

CPUのハードウェア仮想化機構のを意味し、AMDのSecure Virtual Machineの略。
現時点では、CPU命令の特権命令をVM対応にしている。このため、比較的簡単にVMを実装できる(2000行程度で実装できた例もある)。

SVM

(コンピュータ)
【えすぶいえむ】

Support Vector Machine：サポートベクターマシン

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nykergoto’s blog•7 日前

特徴量選択アルゴリズム HSIC Lasso とその周辺を調べた

先日、特徴量選択についてツイートしたところ Kaggle Master のアライさんに「HSIC Lassoはまさにぴったしなんではないでしょうか?」と教えていただきました。 お、となるとHSICLassoはまさにぴったしなんではないでしょうか？https://t.co/Ezigm9OriK— Hidehisa Arai (@kaggle_araisan) 2021年3月28日 HSIC Lasso は直前にあった統計学勉強会#2でのアライさんの発表資料でも取り上げられていたものです。 統計学勉強会は twitter から眺める程度で見ていたのですがとても盛り上がっていて楽しそうした。次回は是…

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305ブックマーク機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zweiechizen-tm.hatenadiary.org
267ブックマーク伊藤 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"twitter.com
159ブックマークSVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) - シリコンの谷のゾンビsleepy-yoshi.hatenablog.com
120ブックマークしかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改tkng.hatenablog.com
105ブックマークやる夫で学ぶSVM with Rwww.slideshare.net
99ブックマークパーセプトロンからSVMでの画像認識まで、機械学習エントリのまとめ - きしだのHatenanowokay.hatenablog.com
94ブックマークやる夫はSVMを実装したようです　やる夫で学ぶ非線形なSVMwww.slideshare.net
76ブックマーク最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要...komachi.hatenablog.com
74ブックマークSVMの定番入門書「サポートベクターマシン入門(赤本)」の読み方 - EchizenBlog-Zweiechizen-tm.hatenadiary.org

関連ブログ

まだタイトルない•17 日前

【本読んだ】機械学習のエッセンス

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)作者:加藤 公一発売日: 2018/09/21メディア: 単行本 こんにちは その道の人？がプッシュしていた1ので、購入して写経しながら読みました。 下記に自分の感想とは書きますが、この本の良さについてはプッシュされてる記事を読むほうが参考になります。（断言） 内容 学習の前に Pythonの基本 機械学習に必要な数学 Pythonによる数値計算とデータの可視化 機械学習のアルゴリズム 最終的にPythonで機械学習アルゴリズムを実装していくため、Pythonの基本的な部分を勉強する…

HELLO CYBERNETICS•18 日前

機械学習の基礎への入門：統計的学習理論の初歩

はじめに 学習 汎化性能を最も良くする仮説 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較 バイアスとバリアンス

HELLO CYBERNETICS•20 日前

統計・機械学習による異常検知の本紹介

はじめに 異常検知と変化検知 / 井手 剛・杉山 将 難易度 3 入門機械学習による異常検知 / 井手 剛 難易度 2 pythonによる異常検知 / 曽我部 東馬 難易度 1 まとめ

最新のファッションサイト情報•21 日前

オーストラリア・シドニーのデザイナー腕時計ブランド「クリスチャンポール（Christian Paul）」

4000通りのデザイン。クリスチャンポール腕時計決まり切ったデザインを選ぶより、ライフスタイルに合わせて選べるデザイナーズウォッチ。4000通りの組み合わせから、ヘッド・ベルト・バックルを自由にカスタマイズ。 ★カスタマイズを試す★ 腕時計クリスチャンポール 日本公式通販 シドニーオペラハウスのシルエットのような洗練されたデザイン。シックなモダニズムとクラシックなディテールが融合したコレクションです。 美しい景色と自然が多く残る、オーストラリア最東端の街Byron Bay（バイロン・ベイ）をイメージした、クリスチャンポール初のエシカルなスクエア形デザイン。 クリスチャンポールのラインアップの中…

メモ•24 日前

科目レビュー

科目レビューという名の自分語り。 「自分語り」とは、聞かれてもいないのに自分の過去の話や、自慢話など止め度なく自分について話し続けること。 経緯は割愛しますが、単位に下駄を履いて入学したので初年度からDS専門科目を取りました。 対象5、6セメの科目を取っています。 どうしてこの中から選ばないといけなくなったのかも長くなるので割愛します。 レビューする科目は以下の3つです。 ＜前期＞ ・機械学習入門 ＜後期＞ ・シミュレーション技法 ・質的データ解析 ・機械学習入門 河本先生と一緒にお仕事をされていた大阪ガスの河村さんという方のお話を数年前に聞いたことがあり、大学に行ったら（行ってないけど）河本…

tkherox blog•先月

データ分析におけるキャリブレーション

キャリブレーションとは クラス分類におけるキャリブレーション キャリブレーションの評価指標 Reliability Diagram Expected Calibration Error(ECE) Maximum Calibration Error(MCE) キャリブレーション方法 Isotonic Regression Platt Scaling キャリブレーション実践 動作環境 利用データ 実装例 まとめ 参考資料 キャリブレーションとは Calibration(以下，キャリブレーション) とは予測モデルの誤差分布を改善するための後処理の技術になります． 機械学習のモデルを構築してシステムに…

Logical Chicken•先月

異常検知６：分布が一山にならない場合 - One-Class SVM

One-Class SVM One-Class SVMではデータの主要部分を含む球を考え、その球の外側の点を異常とします。 異常度は以下のように与えられます。ここで、は球の半径です。SVMと同様にカーネルトリックを行うことで非線形にも対応可能なので、非線形の関係があるデータに対して使われる古典的な手法になっています。 コード データ準備 # import packages import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats from scipy.spatia…

ganmo::cout•先月

Variational AutoEncoder (VAE) の気持ちを理解したい

Variational AutoEncoder (VAE) の気持ちを完全に理解すべく書いてみます 間違いや誤解を招く表現などがあったらご指摘いただければさいわいです

ikuo’s blog•先月

"コンテナファースト" Java フレームワーク Quarks を試してみた

Quarksとは 今更ぼくが紹介するまでもないと思うんですが、Redhat さん主導で開発されている新気鋭の Java フレームワークで、コンテナ環境での実行をメインターゲットにしている点が特徴ですかね。 会社で話題になっていたので試してみました。 ちょっとにわかには信じがたい性能のふれこみですね！ TL;DR Native 版実行コンテナを作って起動するまで # 雛形作成 ❯ mvn io.quarkus:quarkus-maven-plugin:1.12.2.Final:create \ -DprojectGroupId=org.acme \ -DprojectArtifactId=get…