やったことの記録と報告だと思っている。今までは学会前の概要提出で最高でA4が4枚だったけど、今回はA4で6枚。思った以上に2枚の壁は厚い。SVMSVMをSVMたらしめているカーネルですが落とし穴があります。カーネルパラメータの設定がすごく重要ということです。今から一ヶ月で英語の資料を作らなければならない。その辺りが投稿論文の締め切りだった。その辺りに研究室内の中間発表だった。判別分析に用いられる二つの尺度のうち、線形判別関数でない方がマハラノビス距離である。いうことで、調べてみたけどなんだか難しめな感じ。Wikipediaでもそんなに難しくなかった。判別分析とは、データのグループ分けを行う方法。データを何がしかの基準で、二つに分類する。分類の方法としては、超平面である線形判別関数を使う方法と、マハラノビス距離を使う方法がある。今日は線形判別関数を使う方法を学んだ。判別分析の辺りに研究のヒントになりそうな理論を発見。今までどんだけ勉強してないんだって話。思い返すと、実は統計学は優だった希ガス。何をどう勉強したのやら。SVM勉強したってほどではないけど、意味が理解できた。疎な解=サポートベクトルが見つかる、という認識でよさげ。データ全てを用いなくても、サポートベクトル(全データの一部)さえあれば、最適な超平面を構成できる。D.Komuraらを読む。これ東大の先生の論文みたいだな。この分野で日本人が書いた論文を初めて読んだ。SVMは決定関数(分離超平面)が1つだけしか学習できない。Fureyら(2000)』を読む。この辺りの時期からSVMを発現量データの解析に用いだしたと思われる。研究マニュアルはちゃんと読もうという話。LIBSVMの各種機能は関数として提供されているようだ。分かっていなかったので、今まで約半年以上の間、システムコールでシェルから実行ファイルを呼び出していた。なんと効率のよくないことをしていたのか。今後の方針について最近考えている。ここまできたらSVMと修論で心中しちまうか、って流れが自分の中でできつつある。SVMで修論を書くためには、バイオネタと絡めて応用の匂いを醸し出さないとフルボッコ確定のはず。SVMSVMの実装まではまだ距離はあるので、少し方向転換して、現在使っているSVMのパッケージLIBSVMについて調べていく。理論・実装の部分も引き続き調べていく。LIBSVMはSVMで有名な実装の1つ。SVMソフトマージンSVMについてソフトマージンSVMはマージン領域にデータが入り込むことを許容したものである。ノイズが含まれる実世界のデータに対して有効となる。ソフトマージンSVMは緩和変数の形式により2種類存在する。SVM研究室に会ったのでこちらの本も読み始める。http://www.indsys.chuo-u.ac.jp/~konnolab/lect/Optimization3.pdfSVMは非線形計画問題である。制約条件が線形で、目的関数が上に凸の2次式のとき、2次計画と呼ぶ。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。