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【ラズパイ】機械学習

Posted at 2020-07-30

こちらの記事は以下の書籍を参考にアウトプットとして執筆しました

サポートベクトルマシン

機械学習の分類と回帰の問題を扱う手法。

真っ直ぐや平らな協会によって分類を行う。
無数の分離の組み合わせの中から1つの直線を選択するマージン最大化という方針を取る。

マージンとは「余白」を意味し、ここでは境界に最も近い点から協会までの距離を表します。

境界に最も近い点

一度境界線が定められると分類はサポートベクトルが使われる。サポートベクトル以外のデータは予測と無関係という性質があるため。

線形分離可能でないデータでのマージン。
この内容についてカラー図解　Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ　Ｐｉではじめる機械学習　基礎からディープラーニングまでではこのように説明されています。

マージン境界間およびご認識の点にはペナルティを与えます。その状況で「マージン境界間の距離を広げつつ、ペナルティを減らす」という方針で最適な境界を定めます。

ペナルティを受けないように境界線を調整していくという点では強化学習のような匂いを感じた。

サンプルコードでグラフを表示する物があるがSSHでつないでいると見れないのでZVNC接続するための準備と手順を書いていく。

sudo apt-get install tightvncserver

tightvncserver

で起動してMac側でfinderでcommand+kで

vnc://アドレス:5901

で接続できる。