元データ分析の会社で働いていた人の四方山話スマートフォン用の表示で見る元データ分析の会社で働いていた人の四方山話この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2008-02-23終わってねぇし!研究プログラムがまだ終わっておらず、予定していたプレゼン直しや論文作成が今までできなかった。終わったが、やる気がなくなってしまい、今日の作業(何もしていないが...)は終了にしよう。待ち時間に昨日見つけた論文をかなり読み進めることができた。noisy."本来有している差異にしたがって,サンプルは3つのカテゴリーに分類されうる。それはtypical(典型的),critical(重要),noisy(ノイズ)である。generalization."三つのデータカテゴリーを学習の際に異なったものとして扱うことで、汎化能力が改善される。データのカテゴリー分けをするために3つの手法が提案されている。margin"が自分がしようとしていることに近い。SVMにより決められるマージンの値を使ってデータを分類していく。超平面を超えて反対のクラスに行ってしまうものがnoisy,逆に超平面から遠くはなれたところに位置するものはtypicalそして、超平面から距離「マージン」分だけ離れているサポートベクターがcriticalこれは直感的に言えば当たり前だけど、なかなか理論としては難しい。一般的に用いられているSVMはソフトマージンSVMなので(というかLIBSVMはデフォルトではソフトマージンってだけなのかな?)ここに誤差の概念が必要。超平面からマージンの距離に位置するものがcriticalとなる。必要な情報だけ拾い読みしたので現在分かっているのはここまで。この研究、後々自分の研究に使えそうな予感。研究の副産物としてできたのが、昨日言ってたLIBSVMでマージンを吐き出すライブラリらしい。