SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)

SVMツールで有名なLIBSVMの作者らがまとめた "A Practical Guide to Support Vector Classification" という良資料[1]の日本語解説資料をまとめてみたので公開．

SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification)

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本資料作成のきっかけは，まわりの人に「SVMとかいう手法使ったんだけど，機械学習よくわからなくてさ」という感じで相談を受けて「カーネルは何使ってるの?」「素性のスケーリングはした?」「Cパラメータは調整した?」というようなことを聞くのだけれど，「???」というやりとりにうんざりしたから．

その都度，Cパラメータというものがありまして〜，カーネルというものがありまして〜，そもそも機械学習というものはですね〜，というところから説明するとこちらも疲れるし，使うことが主眼の相手にとっても「いや，別に中身に興味ねーし，コイツ話長ぇwww」とお互い不幸になる．僕自身も使うことにしか興味がない人にとってマージンとかカーネルなどを理解することはあまり重要ではない気がする*1．

そんなときに "A Practical Guide to Support Vector Classification" の存在を知って「これだ！これ！」という気持ちになり，以降は相談を受けるたびに「これ読んで」と本資料を薦めていた．ただ，英語だとB4のような若い学生の場合はどうも読んでくれないし，せっかくだからこれを日本語資料にまとめよう，と思ったのが2年くらい前．そのまま放置されて，ようやく資料を作ったのが今年のGW，そしてブログ記事を書いたのが今日，という流れ．

本資料は，LIBSVMやLIBLINEARを使ったことがあることを前提にしているため，ツール自体の使い方については書いていない．

これで「SVM使ったんすけど，精度出なかったんすよー(ｷﾘｯ」「え，カーネルって何すか?」「ツールデフォルトパラメータでやりましたが何か?」というかつての自分のようなゆとり学生*2が日本からひとりでも減ることを願っている．