モジュール | |
| 説明 | |
| サンプルコード | |
| 教師データオブジェクト | |
| 機械学習オブジェクト | |
| サポートベクターマシン | |
| 決定木 | |
| ブースティング | |
| ナイーブベイズ分類器 | |
| ツール | |
マクロ定義 | |
| #define | F_ML_PRE_TRIM_VECTOR (0x00000001) |
| #define | F_ML_PRE_SCALE_VECTOR (0x00000002) |
列挙型 | |
| enum | f_ml_type { F_ML_SVM = 1, F_ML_BOOST = 2, F_ML_DTREE = 3, F_ML_NAIVEBAYES = 4 } |
| 機械学習のタイプ [詳細] | |
| enum | f_ml_sample_var_type { F_ML_SAMPLE_NUMERICAL = 1, F_ML_SAMPLE_CATEGORICAL } |
| 教師データのタイプ [詳細] | |
| #define F_ML_PRE_TRIM_VECTOR (0x00000001) |
学習の事前処理指定. 重複した学習データの削除 : 同一クラス内のデータの場合は一つ残して他を全て削除 複数クラス間で重複したデータは矛盾データとして全て削除する
| #define F_ML_PRE_SCALE_VECTOR (0x00000002) |
学習の事前処理指定. 学習データの正規化 : 学習データの各ベクトルの最大値と最小値を探索し、次元毎に正規化を行う
| enum f_ml_type |
機械学習のタイプ
学習をする際に用いた学習アルゴリズムを示す定数
| enum f_ml_sample_var_type |