SVM

-Python- サポートベクターマシン

サポートベクターマシンの実装例を以下の示します. import numpy as np from operator import itemgetter class SVC: def fit(self, X, y, selections=None): a = np.zeros(X.shape[0]) ay = 0 ayx = np.zeros(X.shape[1]) yx = y.reshape(-1, 1)*X indices…

-Python- 画像の分類(3)

前々回,前回の投稿で学習に使用するサンプルを増やすことが,精度向上に効いてくることがわかりました.すなわち,一人だけの手を学習用サンプルに用いていた時に比べて,他の人の手を交えて,多種多様なサンプルを用いることで汎用性が高まり,精度が向上…

-Python- 画像の分類(2)

前回の投稿で,同じ人の手形状を分類することができました.一方で,人が変わると分類性能(正答率)は極度に悪くなることがわかりました.性能としては,多くの人の手形状を分類できることが望ましいので,対象とする手(人)を増やす,すなわち,学習デー…

-Python- 画像の分類(1)

0-5本の指を立てている6種類の画像の手の形状を分類するプログラム例を以下に示します. 手の形状の分類器は以下の手順で作成します. 右手の手のひら側を撮影した画像を入力する 6種類の手形状を分類する 不特定多数の成人の手を対象とする 正答率80%を目標…

-Python- 様々な回帰モデル(2 - サポートベクターマシン)

サポートベクターマシンは分類問題でも,回帰問題でも使用することができます.回帰用のクラスはsklearn.svm.SVRです. # Import module import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm # Generate random number…

-Python- サポートベクターマシン(SVM)

サポートベクターマシン(Support Vector Machine)は分類にも回帰にも使える優れた教師あり学習のアルゴリズムです. サポートベクターマシンの説明として,データを2つに分離する直線をひく例を考えます.データを2分割する線は任意に選ぶことができますが…