久しぶりの機械学習ネタ。
Deep Learningが何かと話題の昨今ですが、実用方面ではSVMやRandom Forestなどの古典的な手法が活躍しているらしい。
それなら、古典を学べば身近なところですぐに応用ができるのではないかと思い始めた。リッチな処理じゃなくて、すごく質素な単純作業か何かが自動化できたら面白いなぁ、と。(機械学習の古典的手法というとむしろニューラルネットワークの方らしいけど)
Random Forestについては前に勉強したからそれなりに理解しているので、今回はSVMについて理解を深めておこうと思う。
この記事に触発されたというのもあります。↓
C++によるSMOを用いたSVMの実装
機械学習の手法にはいろいろありますが、その中でもサポートベクトルマシン(SVM; support vector machine)は高い精度で知られる有名な手法です。
以前C++で多層パーセプトロンを実装したので、今度はSVMをC++で実装してみました。
というか、この記事で非常にわかりやすく解説されているので、もうあんまりやることがない(笑)
SVMのような古典的な手法なら、以前見つけたMLDemosというツールに実装されているので、これをいじって試してみる。
少し調べてみたら、SVMを実装したLIBSVMっていうメジャーなライブラリがあるみたい↓
LIBSVM — A Library for Support Vector Machines
LIBSVMは、サポートベクトルの分類(C-SVC、NU-SVC)、回帰(イプシロン – SVR、NU-SVR)と分布推定(1クラスSVM)のための統合ソフトウェアで、マルチクラス分類をサポートしています。
ソースコードはGitHubにもある。色々な言語へのインターフェイスを用意しているみたいだけど、コアは読めなくもない量だ。
これ、javascriptでも動くのか。Wikipediaによると、Pythonの機械画集ライブラリscikit-learnもこのLIBSVMを利用しているらしい。
関連記事
CGレンダラ研究開発のためのフレームワーク『Lightmet...
AmazonEC2のインスタンスをt1.microからt2....
Caffe：読みやすくて高速なディープラーニングのフレームワ...
iOSデバイスと接続して連携するガジェットの開発方法
OpenCV
JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか
Polyscope：3Dデータ操作用GUIライブラリ
手を動かしながら学ぶデータマイニング
Raspberry Pi 2を買いました
OpenCVで顔のモーフィングを実装する
Googleが画像解析旅行ガイドアプリのJetpac社を買収
マルコフ連鎖モンテカルロ法
Faster R-CNN：ディープラーニングによる一般物体検...
SegNet：ディープラーニングによるSemantic Se...
SDカードサイズのコンピューター『Intel Edison』
ブログのデザイン変えました
Multi-View Environment：複数画像から3...
ZBrushで作った3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリ...
画像生成AI Stable Diffusionで遊ぶ
VCG Library：C++のポリゴン操作ライブラリ
UnityでARKit2.0
Zibra Liquids：Unity向け流体シミュレーショ...
Unityの薄い本
Runway ML：クリエイターのための機械学習ツール
Rerun：マルチモーダルデータの可視化アプリとSDK
RSSフィードを読込んで表示するWordpressプラグイン...
WordPressプラグインによるサイトマップの自動生成
Iterator
ROSの薄い本
PyDataTokyo主催のDeep Learning勉強会
書籍『OpenCV 3 プログラミングブック』を購入
クラスの基本
Python2とPython3
OpenMVSのサンプルを動かしてみる
Konashiを買った
オープンソースの物理ベースレンダラ『Mitsuba』をMay...
FacebookがDeep learningツールの一部をオ...
Mitsuba 2：オープンソースの物理ベースレンダラ
HD画質の無駄遣い
UnityのAR FoundationでARKit 3
ManimML：機械学習の概念を視覚的に説明するためのライブ...
Amazon EC2ログイン用の秘密鍵を無くした場合の対処方...
コメント