サポートベクターマシン

機械学習「クラス分類」について学んだことをメモします。 クラス分類 クラス分類の例 アリゴリズム「サポートベクターマシン（SVM）」 アリゴリズム「カーネル法」 クラス分類の分析手順 データの準備 クラス分類のためのモデル作成 クラス分類のための学習 クラス分類のための予測 クラス分類のための評価 クラス分類 クラス分類は、入力データが所属するカテゴリを予測するアルゴリズム。代表的なクラス分類の分析手法には、以下のようなものがある。・サポートベクターマシン ・決定木 ・ベイズ分類器 クラス分類の例 クラス分類の代表的な例としては、以下のようなものがある。・顧客データによる与信審査 ・メールの内…

線形判別ではデータの平均ベクトルや分散共分散行列を用いて判別法を構成した。サポートベクターマシンはこれらの判別法とは全く異なる考え方に基づく。 サポートベクターマシン（SVM） 最適化問題の立式 サポートベクターマシン（SVM）のカーネル法 高次元化 カーネル法 サポートベクターマシン（SVM） マシンとは判別器の意味。判別が自明な2群のデータを用いて、2群を最もよく分離するような関数を構成する。判別が自明である、とは図1の左のように、直線（超平面）によってデータが青（1群）、赤（2群）に完全に分離されている。この状態を線形分離可能という。図1の右側はどのような直線によっても2群を分離できない…

どうも、かわばっちゃんです。 今回は、決定木を説明します。 決定木とは 分類や推論に使う一つの手法です。 決定木はトーナメント表のような形で、分類や推論を行います。 ただし、トーナメントは下から上に向かっていき、数がどんどん減って行きますが、決定木は逆です。 上から下に向かっていき、二股にどんどん別れていく構造です。 ある条件において、YesかNoで枝分かれし、さらに、次の条件でYesかNoに分けていき、どんどん細分化していくんです。 サポートベクターマシンとの違い サポートベクターマシンは分類をする際、異なる種類の最適な境界線を引く形です。 決定木は分岐の数だけ線を線を引いていく形です。 イ…

どうも、かわばっちゃんです。 今回は、サポートベクターマシン（SVM）を紹介します。 サポートベクターマシン（SVM）とは AIの中でも主にクラス識別に使われる手法です。 様々な入力（説明変数）とバイアスから出力データを識別する方法ですね。 識別とは 識別というと例えば、犬の画像と猫画像、通常メールと迷惑メールなどです。 ただ、様々な入力の値が同じだけ結果を左右するとは限りません。 例えば、耳が尖っているから猫とは言い切れないですよね。 なので、それぞれの入力値がどれだけ重要な要素かという割合を掛け算します。 この重要度の割合を「重み」を言います。 複数の説明変数にそれぞれの重みを掛け算ものを…

SVM（サポートベクターマシン）のコストパラメータ C について。

機械学習の分類手法の一つ、サポートベクターマシンとは何か？

教師あり学習とは、機械学習の手法の一つです。以下のような特徴があります。 教師あり学習とは、入力データと正解ラベルが与えられている状況で、機械学習モデルを学習させる手法です。入力データ(特徴量)と正解ラベル(目的変数)の関係性を学習することで、新しい入力データに対して適切な出力を予測することができます。 具体的な例として、画像認識の分野では、画像データ(入力)と、その画像に写っているものの正解ラベル(例えば猫、犬、車など)が用意された学習データセットを使って、モデルを学習させることができます。この学習によって、未知の画像に対して正しい分類ができるようになります。 教師あり学習では、正解ラベルが…

機械学習（Machine Learning）とは、人工知能（AI）の一分野であり、コンピュータが明示的にプログラムされることなく、データから自動的に学習し、タスクを改善していく手法を指します。機械学習システムは、大量のデータを分析し、そこから規則性やパターンを見つけ出し、新しいデータに対して適切な予測や意思決定を行うことができます。 機械学習の主な目的は以下の通りです： 1. 予測：過去のデータから学習し、未知のデータに対して予測を行います。例えば、スパムメールの検出、顧客の購買行動の予測などが含まれます。 2. 分類：データを事前に定義されたカテゴリーに分類します。例えば、画像認識における物…

概要 要約 先行研究 モデル デモ 実用的なのか? 参考文献 概要 SojinProject, CC-BY-SA-4.0 2日遅れのエイプリルフール 要約分類モデルとして見たロジスティック回帰の分類境界線は、『誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質』で指摘したように曲線ではない. 当然シグモイド曲線でもない. ロジスティック回帰の図としては間違っている模式図そこで, ロジスティック回帰に代わって, 『誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質』で紹介したようなS字状の分類境界線を描く分類モデルを考案し, 実装した. 現時点では R のパッケージである hotpot として配布している. パ…

本ページでは、機械学習におけるグリッドサーチとは何かについてまとめたい。グリッドサーチとは、一言で言えば、機械学習におけるハイパーパラメータをチューニングする（調節する）ための手法である。 グリッドサーチは、モデルを評価するための手法である交差検証法（クリスバリデーション）などと組み合わせて行われる。交差検証法の代表的なものとしてK分割法がある。まず、交差検証法（K分割法）について概観してからグリッドサーチの説明に移る。 K分割法（K分割交差検証） K分割法では、まずデータセットをK個に分割する。そして、モデル構築と検証をK回分繰り返す。 1回のモデル構築・検証を１セットとすると、各セットにお…

本ページでは、サポートベクターマシン（SVM）とは何かについてまとめたい。サポートベクターマシンとは、機械学習の機械学習の中でも教師あり学習に分類される手法である。データ群を２つのクラスに分割するような境界（線・超平面）を見つけるアルゴリズムである。 サポートベクターマシンでは、「マージン」を最大化しようとする。マージンとは、境界線とサポートベクターの距離を意味する。サポートベクターとは、境界線から最も近いデータである。要するに、境界とデータの距離の最小値がマージンである。このマージンが最大となるような境界線を決めることで、データ群を２つのタイプに分類することが可能となる。 境界をw・X+b=…

タイトル: 機能的近赤外分光法（fNIRS）を使用した臨床集団における診断に関する機械学習の応用：レビュー タイトル: ADHDに基づく機能の評価：国際機能分類・障害・健康（ICF）コアセットの初の改訂。 タイトル：てんかんの女性における妊娠中のラモトリジン単剤療法の前頭葉発達に対する神経発達アウトカム：系統的レビューおよびメタ分析 タイトル: 注意欠陥多動性障害を持つ思春期の若者における非典型的な感覚処理：比較研究 タイトル: 機能的近赤外分光法（fNIRS）を使用した臨床集団における診断に関する機械学習の応用：レビュー 要約: fNIRSと機械学習（ML）の相互作用は、頑健で客観的なバイオ…

カテゴリー：感染症とCOVID-19 (2024年) はじめに SARS-CoV-2 によって引き起こされる COVID-19 は、当初考えられていたような単純なる呼吸器疾患ではなく、全身性の疾患として認識されるに至っています。そして、しばしな重篤な炎症をもたらしたり、最悪死亡に至ることもあります。さらに、他のコロナウイルスが普通の風邪を引き起こすだけであるのに対し、 COVID-19 の場合は、見かけ上、原因ウイルスが排除された後も、かなりの患者で様々な症状が持続します（いわゆる長期コロナ症 [Long COVID]）。 このように、COVID-19 は重篤な炎症を含めて様々な病態を示すわけ…

市場概要 スポーツアナリティクスの世界市場規模は2022年に27.3億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）22.3％で成長する見込みです。チームパフォーマンスの分析、個々の選手の追跡、怪我の監視、個々の選手のトレーニングカリキュラムの最適化など、オンフィールドデータの重要性の高まりが、今後数年間のスポーツアナリティクスソリューションの需要を促進すると予想されます。チームマネージャーは、個々の選手のフィールド外データとフィールド内データを比較して、戦略、チーム選択プロセス、試合での選手ラインアップを策定するようになりました。監督によるトレーニングセッションの編…

機械学習モデルの構築と最適化は、データの理解からモデルのトレーニング、評価、最適化まで包括的なプロセスです。本記事では、Pythonを用いた機械学習モデルの実践的なアプローチに焦点を当て、具体的な手法とコードを交えて解説します。 1. データの理解と前処理 1.1 データの読み込みと可視化 まずはデータの理解と可視化から始めましょう。データセットによっては、特徴量の分布や相関関係を把握することが重要です。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # データの読み込み data = pd.…

図書館で見かけて、だと思うんだけど… シグナル：未来学者が教える予測の技術 作者:エイミー・ウェブ ダイヤモンド社 Amazon なんか著者は、そもそもこんなwikipedia:TED (カンファレンス)で有名になったそうだ（ググったら日本語バージョンもあった。チョドメな狂人にはうれしい。）： www.youtube.com でもむしろ、（オラには）こっちの字幕付きの方が良さ気：TED日本語 - エイミー・ウェブ: 私がオンラインデートを攻略した方法 | デジタルキャスト 未来は、ある日突然、完璧な形で立ち現れるわけではない。少しずつ、姿を見せる 本書の記事（の一覧）：シグナル：未来学者が教え…

以前オーム社の『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』と『ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ的最適化まで』を読み、そのときにそれらの書籍に生起する語彙をまとめていた。 本項にはそれを並べる。 なお、語がなにを意味していたかをほとんど私は既に忘れている。 『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』 機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで作者:大関真之オーム社Amazon URN urn:isbn:9784274219986 語彙 誤差関数 座標降下法 最急降下法 汎化性能 過学習 交差検証 訓練データ→テストデータ 活性化関数→非線形変換 多層ニューラルネットワ…

2023年12月8日に『現場ですぐに使える!最新pythonプログラミング逆引き大全450の極意』が出版されました。現場ですぐに使える！ 最新Pythonプログラミング逆引き大全450の極意作者:金城俊哉秀和システムAmazon マインドマップによる整理 （TBD） 目次の俯瞰 現場ですぐに使える! 最新Pythonプログラミング逆引き大全450の極意 第1章 Pythonの概要 1-1 Pythonの基本事項 001 Pythonとは 002 Pythonのダウンロードとインストール 003 VSCodeのダウンロードとインストール 1-2 VSCodeのインストールと開発環境の用意 004…