scikit.learnの分類手法を比較するこの企画. 今回はナイーブベイズを検証する.ナイーブベイズはi番目の入力ベクトルの各次元が, クラスラベルが与えられると互いに独立, すなわち となると仮定する分類手法である. ただし, はの次元数, はi番目の入力ベクト…

問題設定や細かい実験手法は下のページを参照. scikit.learn手法徹底比較！ イントロダクション今回は言わずと知れたSVM(サポートベクターマシン)を試す. 訓練データ数を増やしていったときに, 手書き文字の分類性能がどのように推移していくかを調べる.SVM…