Interesting paper , gave a different perspective . LinearSVM gave comparable performance against BERT, .DistilBERT, RoBERTa, XLM on 4 different datasets

scikit-learnのLinearSVM試してみたけどデフォルトでソフトマージン項入ってるのかな？

¡NUEVO ARTÍCULO! Entrenamiento de un Modelo LinearSVM + HOG para la Detección de Objetos: #objectdetection #machinelearning #ml #opencv #cv #computervision #datasmarts #python #hog #svm #sklearn #scikit-learn

Udemyの講義では、.データ数が多い場合はLinearSVMより確率勾配法の方が速いとのことだったが、やってみると逆だった。.これは技術の進歩でLinearSVMが速くなったってことか？

RT Support Vector Machine (SVM) #linearsvm #supportvectormachine #editorspick #svm #kernel

LinearSVM最強伝説.

What are the different types of #MachineLearning #Algorithms out there? .#GaussianMixtureModel #LinearSVM #NaiveBayes #kmeans #knodes #SingularValueDecomposition #LatentDirichletAnalysis #Supervised #Unsupervised #PrincipalComponentAnalysis #LinearRegression #DecisionTree

Understanding #LinearSVM with #R

LinearSVM関数めっちゃはや〜.

LinearSVMとCRF最強伝説.

CuPyもそろそろLinearSVMくらいはサポートしないといかんような気がしてきた(モジュールとして含めるかどうかはさておき).

LinearSVM、SortSVM、KernelSVMの違いとSVMのメリットを述べよ位は出そうな気がするな、.

7/ 💡 Linear vs. Non-Linear SVM Linear SVM is used when data can be separated by a straight line. Non-linear SVM, using kernels, is applied when data is more complex and non-separable in its original space. #LinearSVM #NonLinearSVM.

Day 23/66.completed LinearSVM implementation, and read through this amazing blog post to understand non-linear SVM. tomorrow will work on non-linear SVM implementation. #66daysofdata.

SVM Margin Formula Derivation:. #Python #MachineLearning #SVM #LinearSVM.

SVM From Scratch:. #Python #MachineLearning #SVM #LinearSVM.

@ApacheSpark #MachineLearning pipelines applied: LinearSVM on accelerometer data to classify movement patterns @coursera.

ホントにLinearSVM早いのかよ….

Great tutorial for implementing #FacialRecognition on #RaspberryPi device. #NeuralNetworks #embedded #FaceDetection #HOG #LinearSVM #CNNs #dlib #MachineLearning #OpenCV #RPi #optimization

linearSVMで10分，TinySVMで4時間以上．testでバグあったので再度回して寝る．.