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When Does Deep Learning Work Better Than SVMs or Random Forests®? Some advice on when a deep neuralnetwork may or may not outperform Support VectorMachines or Random Forests. If we tackle a supervised learning problem, my advice is to start with thesimplest hypothesis space first. I.e., try alinear model such aslogistic regression. If this doesn't work "well" (i.e.,it doesn't meet our expect
機械学習の手法にはいろいろありますが、その中でもサポートベクトルマシン(SVM; support vectormachine)は高い精度で知られる有名な手法です。 以前C++で多層パーセプトロンを実装したので、今度はSVMをC++で実装してみました。kivantium.hateblo.jp SVMの解説 実装する前にSVMの原理を説明します。PRML下巻7章を参考にしました。 パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 作者: C.M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇出版社/メーカー: 丸善出版発売日: 2012/02/29メディア: 単行本購入: 6人 クリック: 14回この商品を含むブログを見る SVMは2値分類に使われる手法で、入力に対してある関数を計算してその値の符号によってクラス分類をします。 入力（ベクトルですが、うまく表記出来ないの
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