Python0シェアするLINE!CLIP!0久しぶりの機械学習ネタ。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。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。Forestについて、ちょっと勉強してみた。00:35この記事に触発されたというのもあります。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。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)スポンサーリンク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。機械学習について理解するための可視化ツール『MLDemos』たまたま面白いツールを見つけた。機械学習のパラメータをいじるとインタラクティブに学習結果が可視化して見れるお勉強アプリ。00:00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。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。toProfileNegativeMind都内でそれなりに働いているソフトウェアエンジニア。大学・大学院では3DCGのレンダリングアルゴリズムを研究してた。Mayaを使って映像制作もできるようになった。現在は趣味でZBrushやUnityも使う。Engineのお勉強を始めた。特撮・模型趣味も再燃中。