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Support Vector Machine

1 :Nanashi_et_al.:03/09/02 00:36
について語ろうぜ

2 :Nanashi_et_al.:03/09/02 02:09
o-o、
('A`) Mathematica?
ノ ノ)_

3 :Nanashi_et_al.:03/09/02 02:13
お 今公式サイト見たら Mathematicaがverupして 5 になってた
使った事ないんけどねw
http://www.wolfram.com/products/mathematica/index.html

4 :Nanashi_et_al.:03/09/02 09:05
MathmaticaでSVM使えるの?

5 :Nanashi_et_al.:03/09/03 03:59
kernel-machines.orgいこうね

6 :Nanashi_et_al.:03/09/08 16:35
このスレを立てたのは、バイオインフォ屋か?

7 :Nanashi_et_al.:03/09/08 18:10
Bio InformaticsのどこでSVMを使うの?


8 :Nanashi_et_al.:03/09/08 19:13
>>7
これをみてみ
http://www.cse.ucsc.edu/research/compbio/genex/genex.html

9 :Nanashi_et_al.:03/09/08 21:59
今まで通り、HMMじゃダメなんだろうか?


10 :Nanashi_et_al.:03/09/08 22:42
HMMとSVMでは解析の目的が違うでしょ。
もう殆どやりつくした結果、これらに代わるパワーのある方法がないから、
いまだにガチャガチャやってる。

11 :Nanashi_et_al.:03/09/09 13:41
遺伝子発現だったらHMMでもできるんじゃないの?ってこと。
解析に関する問題とSVMでの方法がわからんが...


12 :Nanashi_et_al.:03/09/09 14:13
SVMは教師あり学習の一種でしょ.
HMMってモデルの名前で,学習方法は含まれないのではないのかしら.

いいんでないの,SVM?
パターン認識と学習の統計学ちゅう本を読んでSVMに目覚めちゃいました.

13 :Nanashi_et_al.:03/09/09 18:52
判別や分類する方法として統計量を使う昔ながらの方法があるが
あまりこのような議論はされないね。
最近はやたらとどの分野でもSVMをベースにデータ解析をやってる。
ただ純粋な統計屋さんよりも情報屋的な感じだな。

14 :Nanashi_et_al.:03/09/09 19:04
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15 :Nanashi_et_al.:03/09/09 22:32
>>12
ということは、SVMで学習、HMMでViterbi認識ってことも可能?


16 :12:03/09/10 15:29
>15
すんません,専門家じゃないのでViterbi認識なんて知らんのですが...
SVMでHMMを学習できるかって意味ですか?
あくまで専門家では無いので詳しいことは知りませんけど,それは無理なのでは??
SVMって分類を学習するモンでしょ?
多次元入力が与えられて,それがあるクラスに属するか否かを判断する.
HMMって遷移規則のモデルでしょ??
与えられた入力列がどんな規則で生成されたかを表現する.

17 :Nanashi_et_al.:03/09/11 18:27
先日の日本統計学会でもSVM関連の発表があったようだな。
やたらとマイクロアレイ解析絡みの発表が多くなってきた。
単なる流行か?

18 :Nanashi_et_al.:03/09/11 23:41
名前がえらく気に入ったらしくそれだけで研究テーマに決めて、いまだにやってる人を知っっている。

19 :Nanashi_et_al.:03/09/12 02:05
>>18 名前? SVMのこと?

20 :ところで:03/09/12 02:07
SVMに未来はあるの?
高次元データでの出番だけのようにも思えるんだけど・・・

21 :Nanashi_et_al.:03/09/12 02:30
「さぽーとべくたーましーん」っつう、名前が気に入ったらしい
まあ、動機はどうであれ真面目に取り組んでいるようだ

22 :Nanashi_et_al.:03/09/12 11:56
>>20
SVMそのものは既に「完成の域に達した」手法だろ。
なので、SVMを解析の道具として使うということはもう当たり前。
ただし、SVMで使われているカーネル法の理論・応用研究はそこそこ
流行ってるんじゃないの?

>>21
SVMの何を研究をしてるの?

23 :15:03/09/12 15:09
>>16
ごめん、ちょっと考えればわかることだね。
HMM => 時系列データ(特徴量)をクラスタリングして学習
SVM => 特徴量を高次元空間に投影(?)して学習
だね(?)


24 :Nanashi_et_al.:03/09/12 15:33
SVMスレなんて立ってのか・・・
やっぱ今の流行りはカーネルまわり?

25 :Nanashi_et_al.:03/09/12 15:35
http://www.support-vector.net/

一応ぺたぺたっと

26 :Nanashi_et_al.:03/09/12 16:08
>>25 はいい本なの?

27 :Nanashi_et_al.:03/09/12 16:57
>>26
SVMの入門書としては最適じゃないかと

28 :Nanashi_et_al.:03/09/12 17:50
ちょっと突っ込んだ理論書ってどんなのがあるの?
教えてケロ

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