$yuzu->log();スマートフォン用の表示で見る$yuzu->log();技術ネタなど。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。PHPサポートベクターマシン(SVM)についてサポートベクターマシン(以下SVM)とは、教師ありの機械学習の一手法です。SVMは、現在知られている機械学習の手法の中で、認識性能が優れた学習モデルの一つです。その理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためです。クラスのパターン識別器を構成します。○と●という2種類のデータがあるとして、そのデータをどのように分けるかを考えたとき、境界線を引くことが考えられます。下記のグラフを見てみましょう。H3は二つのクラスのいくつかの点を正しく分類していません。H1とH2は二つのクラスのいくつかの点を正しく分類しています。H2がH1よりもっと大きいマージンを持って分類することを確認することができます。※wikipediaより。この識別平面からもっとも近い既知パターンとの距離(マージン)を最大になるように決定するのが最良の結果となります。これがSVMの「マージン最大化」という方針です。SVMを使えば未知のパターンに対しても正しく分類できる確率が高いと言われてます。PHPでSVMを使えるようにするCentOSでインストールする場合はこんな感じです。svm-0.1.9php.iniに下記を加えるextension=svm.soこれで準備ができました。SVMを使って乳がんかどうかを調べるスタンフォード大学の機械学習コースでも同じような例があったので試してみます。www.coursera.org乳がんであることは色んな要因があると考えられます。今回はSVMのテストなので、2次元ベクトルとして、年齢としこりの大きさで考えてみましょう。イメージが下記のグラフです。X軸がしこりの大きさ、Y軸が年齢、赤が悪性、青が良性です。実際のサンプルデータがないので便宜的に右上が悪性、左下が良性としてプログラムで作成してしまいます。"\n";実行してみます。svm-test.php01うまくいきましたね!実際は乳房の腫瘍の塊の厚み、腫瘍の細胞のサイズの均一性、腫瘍の細胞の形状の均一性などなど、様々な要素が絡み合いますが、基本的な考え方は一緒です。実際のデータを元に算出してみたいですね。»プロフィールid:yuzurus技術ネタなど。Airのバッテリーを自力で交換した【PHP】OpauthでLINEログインを簡単に実装するRubyのOmniAuthのPHP版、Opauthのコミッターになった。(1)人気のエントリーはてなブログをはじめよう!yuzurusさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。