ポインタをいくつかの良いSVMチュートリアルの[定休日]

Question

そこで広く用いられている把握の基礎をサポートベクターマシン、ダウンロードし、多くのオンラインです。がないといけないと把握することができます。

知りたいと思い場合があり

• 素敵なチュートリアル
• サンプルコードでは使用できる理解

は何か、そのようなものと考えることができ、を聞くことができSVMの基本です。

PS:私も学ぶピー-シー-エー(主成分分析。余談ですが、だいていると推察さんの機械学習.

Answer 1

標準の推薦のためのチュートリアルSVMsは チュートリアルにサポートベクターマシンのためのパターン認識 クリストファー-Burges.別の良い場所を知SVMsの 機械学習コース スタンフォード(SVMs対象の講義6-8).これらは非常に理論的および重の算数.

としてのソースコード SVMLight, libsvm や TinySVM すべてのオープンソースのコードはできません。まだ見たそれぞれ非常に密接なものTinySVMのは簡単す。また、擬似コードを実行すSMOアルゴリズム この論文.

Answer 2

これは、SVMに非常に良い初心者向けのチュートリアルがあります：

がに説明

私はいつもStompChickenの推奨チュートリアルでは、彼らは右の境界とVCの統計について話して、最適なマシンと、そのようなを見つけることを試みに飛び込むような方法で少し混乱だと思いました。すでに基本を理解している場合しかし、それは良いことです。

Answer 3

SVM上のビデオ講義の多く：
http://videolectures.net/Top/Computer_Science/Machine_Learning/Kernel_Methods/Support_Vector_Machines/

私はのコリン・キャンベルのづつは非常に有用であることがわかっています。

Answer 4

実用的なガイドへのSVMの分類 のための libsvm
PyMLチュートリアル のための PyML と思い 1 実用的であり、利用 3 明しています。

Answer 5

とい基礎知識を有し（例えば最大差分級機構築、カーネル),解決 問題セット2(講演資料#5) そのスタンフォードの機械学習コースです。あ回答のキー&士が手を行います。使用 講義ノート3 & 映像#7日-8日 文なども参考文献となる。

だ基礎知識を有し、前作ります。

Answer 6

私のなかのコピー R, るインターフェイスで、どの e1071 パッケージカラップ libsvm, して良い結果をお好みのデータをセット。

ばねPCAでも参考にデータを眺めてい多くpredictors以上の場合（例えば、マイクロアレイ遺伝子発現プロファイル、時系列からのスペクトル分析化学など） との比較線形回帰のPCAいpredictorsとSVMの原predictors.

がたくさんの素晴らしい参考文献、その他の回答がいと思ってい値で篠笛のワークショップ、ブラックボックスの前にお読みいます。