SupportVectorMachine(SVM)とその周辺at SIMSupportVectorMachine(SVM)とその周辺 - 暇つぶし2ch■コピペモード□スレを通常表示□オプションモード□このｽﾚｯﾄﾞのURL■項目テキスト137:名無しさん＠５周年 08/02/08 21:01:10 データの生成法がそういうものだった時 138:名無しさん＠５周年 08/03/13 12:07:59 只今勉強中で以下について教えていただければ幸いです。 RBFカーネルk(x,y)=exp(-beta*||x-y||^2)を使うと 特徴空間上の距離は ||phi(x)-phi(y)||=sqrt(2*(1-exp(-beta*||x-y||^2)) となって、 元空間の距離について単調増加、元空間の距離->∞でsqrt(2)に収束する。 これは元空間で遠いものが特徴空間ではほぼ等距離に扱われる。 (...だから何なの?...) これが 「元空間では線形分離不能だったものが特徴空間で線形分離可能になる」...(*) 仕組みなのでしょうか？ 遠いものを一緒くたに扱ったからといってうまくいくとは思えないのですが、 それとも別の解釈で結論(*)が導かれるのでしょうか？ 良きアドバイスを頂ければ幸いです。 139:名無しさん＠５周年 08/04/24 14:38:37 one-class SVMでデータ全体の20%だけ抽出するには パラメータをどうするといいのでしょうか？ 140:名無しさん＠５周年 08/05/17 07:49:38 NNが重みを記録しておいて後から読み出せば使えるように、SVMでもこれを記録しとけば再び最初から学習させなくても使えるようになるものってないんでしょうか 次ページ最新レス表示レスジャンプ類似スレ一覧スレッドの検索話題のニュースおまかせリストオプションしおりを挟むスレッドに書込スレッドの一覧暇つぶし2ch