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機械学習

入力データを作成して、学習させる

Posted on 2015年1月19日2015年1月19日 by ソリューショングループN

早速、訓練データとテストデータを作成してみたいと思います。非常に簡単な例として、一次関数のグラフを書いて、適当に点をプロットして、そのグラフよりも下にある点を+1、そのグラフよりも上にある点を-1としたものをデータとして […]

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モデルを評価する(補足)

Posted on 2015年1月16日2015年1月16日 by ソリューショングループN

交差検証という名称について 前のエントリーで、交差検証について書きましたが、交差検定と呼ばれることもあります(ありました?)。ただ、検定というと、統計学の用語であって、あらぬ誤解を生む可能性があるので、交差検証又は交差確 […]

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モデルを評価する

Posted on 2015年1月16日2015年1月16日 by ソリューショングループN

作成したモデルが良いものであるか、そうでないかを判断するにはどうすればよいでしょうか。よく使われる手法としては、交差検証(分割交差検証、n-fold cross-validation)が行われます。 n-fold cro […]

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SVMに入力するデータについて

Posted on 2015年1月15日2015年1月15日 by ソリューショングループN

前回のエントリーでSVMにはベクトルを入力すると言いました。また、学習のためには、そのベクトルがそのジャンルに含まれるか含まれないか、という目印も必要です。 これまでジャンル、という曖昧な言葉を使っていましたが、今後は、 […]

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TinySVM: svm_learnのパラメータについて

Posted on 2015年1月14日2015年3月12日 by ソリューショングループN

前回は、TinySVMのインストールと実行をしてみました。ここで少し、実行時に使ったパラメータについて観察してみます。 TinySVM svm_learnのパラメータ svm_learnの実行のテストに使ったコマンドは上 […]

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