翻訳と辞書
Words near each other
・ 逐次モンテカルロ法
・ 逐次一貫性
・ 逐次三点法
・ 逐次二次計画
・ 逐次二次計画法
・ 逐次刊行物
・ 逐次化
・ 逐次反応
・ 逐次均衡
・ 逐次改善法
逐次最小問題最適化法
・ 逐次滴定
・ 逐次的
・ 逐次的小胞子形成
・ 逐次的生合成
・ 逐次積分
・ 逐次誘導
・ 逐次重合
・ 逐語的無謬説
・ 逐語的霊感


Dictionary Lists
翻訳と辞書 辞書検索 [ 開発暫定版 ]
スポンサード リンク

逐次最小問題最適化法 : ミニ英和和英辞書
逐次最小問題最適化法[ちくじさいしょうもんだいさいてきかほう]
=====================================
〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。

逐次 : [ちくじ]
  1. (adv) successively 2. one after another 
: [つぎ]
  1. (n,adj-no) (1) next 2. following 3. subsequent 4. (2) stage 5. station 
: [さい]
  1. (n,pref) the most 2. the extreme
最小 : [さいしょう]
 【名詞】 1. smallest 2. least 
: [もん]
 【名詞】 1. problem 2. question 
問題 : [もんだい]
 【名詞】 1. problem 2. question 
: [だい]
  1. (n,vs) title 2. subject 3. theme 4. topic 
最適 : [さいてき]
  1. (adj-na,n) optimum 2. the most suitable 
: [か]
 (suf) action of making something
: [ほう]
  1. (n,n-suf) Act (law: the X Act) 

逐次最小問題最適化法 : ウィキペディア日本語版
逐次最小問題最適化法[ちくじさいしょうもんだいさいてきかほう]

逐次最小問題最適化法(, SMO)はサポートベクターマシン(SVM)の訓練で生じる(QP)を解くためのアルゴリズムである。1998年にマイクロソフトリサーチのによって発明された。SMOはサポートベクターマシンの訓練のために広く使われ、人気のLIBSVMツールによって実装される〔Luca Zanni (2006). ''Parallel Software for Training Large Scale Support Vector Machines on Multiprocessor Systems ''.〕。以前から利用できたSVM訓練法はより一層複雑で、高価なサードパーティのQPソルバーを必要としたので、1998年のSMOアルゴリズムの公表はSVMコミュニティでたくさんの興奮を引き起こした。
== 最適化問題 ==

データセット (''x''1, ''y''1), ..., (''x''''n'', ''y''''n'') に関する二項分類問題を考える。ここで ''x''''i'' は入力ベクトル、はそれに対応する2値ラベルである。ソフトマージンサポートベクターマシンは以下の双対問題で表される2次計画問題を解くことによって訓練される:

ここで ''C'' は SVM hyperparameter、''K''(''x''''i'', ''x''''j'') はで、どちらもユーザが与える。変数 \alpha_iラグランジュ乗数である。

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「逐次最小問題最適化法」の詳細全文を読む




スポンサード リンク
翻訳と辞書 : 翻訳のためのインターネットリソース

Copyright(C) kotoba.ne.jp 1997-2016. All Rights Reserved.