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【視聴ガイド】00:32 サポートベクターマシンの基本00:53 マージン最大化01:44 カーネル法02:32 サポートベクターマシンを使うシーン
CourseraのMachine LearningのコースでSVMが出てきたのですが、さっぱりわからず…。この動画が概要をつかむのにすごく分かりやすくてビックリしました!ありがとうございます!!
ありがとうございます。そう言っていただけますと作ったかいがあります!
わかりやすかった
G検定の試験対策になりました!ありがとうございました!
よかったです!
ありがとうございます!!チャンネル登録させていただきました!質問なのですが、サポートベクターマシンはエクセルで使うことは出来るのでしょうか。
ありがとうございました!手法選定の選定方法についてお聞きしたいのですが、scikit-learnのフローで「うまく行かなければ〜」別の手法を試すとなっていますが、初めから非線形SVM(でしたでしょうか)を使わないのは処理に時間がかかるからといった理由からなのでしょうか?
松本達也 ご質問ありがとうございます。おっしゃる通り処理時間の問題はございます。ただうまくいっていないという判断基準も曖昧であり、最初から非線形SVMないしアンサンブル学習手法を用いても問題ございません!
【視聴ガイド】
00:32 サポートベクターマシンの基本
00:53 マージン最大化
01:44 カーネル法
02:32 サポートベクターマシンを使うシーン
CourseraのMachine LearningのコースでSVMが出てきたのですが、さっぱりわからず…。この動画が概要をつかむのにすごく分かりやすくてビックリしました!ありがとうございます!!
ありがとうございます。そう言っていただけますと作ったかいがあります!
わかりやすかった
G検定の試験対策になりました!ありがとうございました!
よかったです!
ありがとうございます!!チャンネル登録させていただきました!質問なのですが、サポートベクターマシンはエクセルで使うことは出来るのでしょうか。
ありがとうございました!
手法選定の選定方法についてお聞きしたいのですが、scikit-learnのフローで「うまく行かなければ〜」別の手法を試すとなっていますが、初めから非線形SVM(でしたでしょうか)を使わないのは処理に時間がかかるからといった理由からなのでしょうか?
松本達也 ご質問ありがとうございます。おっしゃる通り処理時間の問題はございます。ただうまくいっていないという判断基準も曖昧であり、最初から非線形SVMないしアンサンブル学習手法を用いても問題ございません!