SVMperf Support Vector Machine for Multivariate Performance Measures Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 3.00 Date: 07.09.2009 Overview SVMperf is an implementation of the Support Vector Machine (SVM) formulation for optimizing multivariate performance measures described in [Joachims, 2005]. Furthermore, SVMperf implements th
SVMmulticlass Multi-Class Support Vector Machine Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 2.20 Date: 14.08.2008 Overview SVMmulticlass uses the multi-class formulation described in [1], but optimizes it with an algorithm that is very fast in the linear case. For a training set (x1,y1) ... (xn,yn) with labels yi in [1..k], it finds
BESOM は大脳皮質に関する神経科学的知見を参考にして 設計した機械学習アルゴリズムです。 Deep Learning 、ベイジアンネット、自己組織化マップ、独立成分分析の機構を あわせ持っています。 BESOM 正式版RC(Release Candidate) を公開しました。 詳細な使い方のドキュメントは今後準備していきます。 まずはデモプログラムを動かしてみてください。 私自身は今後はほとんどコーディングできないと思います。 BESOM 本体の改良および、 BESOM を使った人間のような知能を目指す研究をしたい方はご連絡ください。 BESOM を使った研究テーマの案については下記ページをご参照ください。 BESOM 研究テーマ案一覧 ドキュメント 「BESOM Ver.3.0 β版のアルゴリズム」 「プログラミングが容易な簡易ＧＵＩフレームワーク・コンポーネントウエア lab.L
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