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Algorithm::LibLinear の紹介

Notice: This article is outdated. Please refer an updated English tutorial. 要旨かなり前になりますが、Algorithm::LibLinear という Perl モジュールを書きました。CPANGithubこれを使うと線形分類器などが高速に学習できます。テキストや画像の分類が応用として期待されます。LIBLINEAR についてLIBLINEARLIBSVM と同じ台湾国立大学の Chih-Jen Lin 教授のチームが公開しているオープンソースの機械学習パッケージです。 関数のロジスティック回帰、サポートベクター回帰及び線形 SVM による多クラス分類を行うことができます。LIBSVM と違ってカーネル関数を使うことはできませんが、はるかに高速に動作します。Algorithm::LibLinear についてLIBLINEAR には C++ で書かれたライブラリと、その機能を使って機械学習と分類・関数回帰を行うコマンドラインユーティリティが含まれています。 Algorithm::LibLinear はライブラリの機能を Perl からオブジェクト指向的に利用できるようにした上で、コマンドラインユーティリティの一部機能をライブラリ化して Perl で再実装したものです。使い方分類問題を解くときは、訓練データセットの読み込み・スケーリング学習器パラメータの設定分類器の訓練実データの分類という手順で行います。訓練データセットの読み込み正解ラベルのついたデータを大量に用意して学習させます。LIBSVM 形式のデータを読み込むか:my $data_set = Algorithm::LibLinear::DataSet->load(string => <<'EOD'); 1 1:0.1 2:0.1 4:0.1 -1 1:0.1 2:-0.1 3:0.1 ... EOD HashRef として表現されたデータを使います:my $data_set = Algorithm::LibLinear::DataSet->new(data_set => [ +{ feature => +{ 1 => 0.1, 2 => 0.1, 4 =…