何らかのブログスマートフォン用の表示で見る何らかのブログ日記とか備忘録この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。scalabilityを元にざっくりとした解説。SVMは凸関数の最適化問題であることによって、理論的にその性能が保証されているのが売りだけど、非凸関数も最適化したい!っていうのがモチベっぽい。分類器の最適化において、パラメタをとして、を最適化するのが通常のSVM。この論文ではランプ損失をとおいて、となる式をCCCP法を用いて最適化する。式書くのだるくなったので論文からコピペ引用で、pythonで実装してみた。gist6f2fee705a197a608839で、前回とおんなじ感じで適当に作ったサンプルを分類してみた。matplotlib使ったせいか色がきつくてあれだけど、綺麗に分類てきてるっぽいので上手くいってるかも。論文読んでもbの決定方法がよく分からなくてサポートベクトル?それぞれについて求まるbの平均を取ってしまったんだけど、詳しい人いたら教えてください。windows使ってみた月別アーカイブmathjaxはてなブログをはじめよう!censored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。