はじめに 機械学習アルゴリズムでは、固有値分解が逆行列計算といった、線形代数のテクニックを利用する場合がある。これらをRubyで使用するには、Numo::Linalgが適している。一方で、Numo::Linalgは、Numo::NArrayと異なり、BLAS/LAPACK系の外部ライブラリ…

はじめに Numo::Libsvmと同様に、特徴ベクトルやラベルをNumo::NArray形式で扱えるLIBLINEARのbinding gemを作成した。LIBLINEARは、SVMやロジスティック回帰による線形の分類器や回帰が実装されている。 numo-liblinear | RubyGems.org | your community ge…

はじめに 特徴ベクトルやラベルをNumo::NArray形式で扱えるLIBSVMのbinding gemが欲しかったので、Ruby拡張ライブラリの勉強もかねて作成した。開発に際しては、Numo::FFTWをとても参考にさせて頂いた。gem名は、勝手ながらnumo-libsvmとした。 numo-libsvm …

はじめに Rumaleに多次元尺度構成法（Multidimensional Scaling: MDS）による次元削減を実装した。MDSには様々なアルゴリズムがあるが、Rなどでも実装されている Scaling by MAjorizing a COmplicated Function（SMACOF）による方法を採用した。 rumale | Ru…

はじめに Rumaleに、Power Iteration Clustering（PIC）を追加した。PICは、データ間の類似度をもとにクラスタリングする。類似度に、例えばRBFカーネルを選択すると、非線形なデータ分布構造を捉えたクラスタリングができる。 rumale | RubyGems.org | your…

はじめに Rumaleにガウス混合モデル（Gaussain Mixture Model, GMM）によるクラスタリングを追加して、ver. 0.12.2としてリリースした。 rumale | RubyGems.org | your community gem host GMMは、データ分布をいくつかの正規分布の重み付き線形和で表現しよ…

はじめに 機械学習アルゴリズムでは、乱数でベクトルを初期化したり、ランダムサンプリングしたりなど、乱数生成をアルゴリズム中に含むものが多い。Rumaleの多くもそんな感じで、クラスのインスタンス変数にRandomクラスによる乱数生成器を持っている。これ…

はじめに Rumaleには、実行速度が遅いという問題があった。これに対して、version 0.11.0 では、one-vs-the-restやbaggingで並列化できる部分を、Parallelにより並列化してみた。 rumale | RubyGems.org | your community gem host scikit-learnと同様に、n_…

はじめに Rumaleに高次元データの可視化として定番の一つになっている t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）を実装した。「教師なし学習を増やさないとな〜少ないよな〜」と思っているところに、issueでリクエストを頂いたので実装してver.…

はじめに Rumaleでは決定木系のアルゴリズムの高速化と追加を進めている。ついに人気のGradient Tree Boosting（Gradient Boosting MachineやGradient Boosted Regression Treeなどとも呼ばれる）を実装して、ver. 0.9.2としてリリースした。 rumale | RubyG…

はじめに 新しい時代になったので、Rumaleに新しいアルゴリズムを追加してバージョンを0.9.1に上げてみた。あわせて、バージョン0.9.0で導入した決定木のC拡張もリファクタリングして、少しだけ速くなっている。 rumale | RubyGems.org | your community gem…

はじめに Rumaleの決定木で、どうしても普通にRubyを使っては高速化できない箇所があり、そこをExtensionで実装した。これをバージョン0.9.0としてリリースした。 rumale | RubyGems.org | your community gem host 決定木では、特徴軸ごとに、不純度にもと…

はじめに SVMKitに、ハイパーパラメータの探索手法として定番のGrid Searchを実装した。Scikit-learnのGrid Searchと同様に、交差検定をベースにした探索を行う。与えられたハイパーパラメータの値のすべての組み合わせで、交差検定を行い、テストでのスコア…

はじめに SVMKitで、一通りベーシックな機械学習アルゴリズムの実装を終えたので、しばらく便利機能の追加を予定している。バージョン0.7.2ではPipelineを実装した。Pipelineを使うことで、正規化して主成分分析してSVMで分類といった連結処理を定義できる。…

はじめに Red Datasetsは、IrisやMNISTといった公開されているデータセットを、Rubyで簡単に扱えるようにするプロジェクトである（Pythonでいえば、scikit-learnのsklearn.datasetsや、Kerasのkeras.datasetsに近い）。本記事では、Red DatasetsでIrisデータ…

はじめに Numo::Linalgは、Rubyで行列のノルムの計算や固有値分解などの線形代数計算を行うライブラリである。Pythonのnumpy.linalgやscipy.linalgに相当する。Numo::Linalgのバージョン0.1.3から、固有値分解で求める固有値・固有ベクトルの範囲を指定でき…

久しぶりにLibSVMLoaderをアップデートした。 $ gem install libsvmloader これまでNMatrixで特徴ベクトルとラベルを表現していたが、これをRubyのArrayに変えた。Arrayにすることで、NMatrixだけでなくNumo::NArrayでも使用できる。 require 'libsvmloader'…

svmkit | RubyGems.org | your community gem host クラスタリングはK-MeansとDBSCAN、行列分解は主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）と非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）を実装した。K-Meansは、K-Means++による…

svmkit | RubyGems.org | your community gem host SVMKitの0.3系では、回帰手法の実装を目標としていたが、代表的な手法を実装して、だいたい終えた（※カーネルSVMによる回帰の実装を見送った。SVMKitではStochastic Gradient Descent, SGDでの実装を基本と…

はじめに これまでSVMKitでは、分類とそれに関連する手法の実装を進めていたが、回帰の実装をはじめた。手始めに線形サポートベクター回帰とk-近傍法による回帰を実装した。 svmkit | RubyGems.org | your community gem host これにあわせて、交差検定を回…

はじめに SVMKitのSupport Vector Machine（SVM）系の分類器であるSVCとKernelSVCに、ロジスティック回帰と同様に事後確率を推定するpredict_probaメソッドを追加した。 svmkit | RubyGems.org | your community gem host これにあわせて、Log-Lossを評価す…

はじめに SVMKitのSVMKit::LinearModel::LogisticRegressionの勾配計算に間違いがあったので修正して0.2.8としてリリースした。 svmkit | RubyGems.org | your community gem host 0.2.8では、与えられたパラメータのチェックなどの細かな部分を補うことを予…

はじめに SVMKitのSVMKit::LinearModel::SVCなどの二値分類器で、多値のラベルを与えれた場合に、自動的にOne-vs-the-rest法で多値分類器化するように修正を加えた。 svmkit | RubyGems.org | your community gem host これにより、SVMKit::Multiclass::OneV…

はじめに SVMKitに決定木（Decision Tree）とランダム森（Random Forest）による分類器を実装し、バージョンを0.2.6とした。 svmkit | RubyGems.org | your community gem host 決定木は、CARTをベースにした二分木によるものを実装した。Scikit-learnになら…

はじめに Ruby 25周年の記念日に何かSVMKitをバージョンアップしたくて準備を進めていた。無事に単純ベイズ（Naive Bayes, NB）分類器を追加した状態でバージョンアップできた。Scikit-learnにならってGaussian、Multinomial、Bernoulliの各種分布のアルゴリ…

はじめに SVMKitの開発は、何かしら毎月バージョンアップしようという思いで進めており、無事に2月も0.2.4をリリースすることができた。 svmkit | RubyGems.org | your community gem host SVMKitにFactorization Machine（FM）による分類器を追加した。FMは…

はじめに SVMKitで「LIBSVM相当のことができるように」と思い、K分割交差検証（K-fold cross validation）を追加した。一度、cross validationするためのデータを分割するクラスを追加した段階で「これでminimum viable productかな」と思って、0.2.2として…

SVMKitでは、線形代数ライブラリにNMatrixを使用していたが、パフォーマンスと将来性からNumo::NArrayに移行した。Numo::NArrayのメソッド等は、NMatrixともNumpyとも違うが、specを用意しておいて淡々と作業した。思い切った移行だけど、ユーザーも少ないの…

はじめに Pure Rubyな機械学習ライブラリSVMKitにカーネルSVMを追加しました。カーネルSVMは、Pure Rubyでは速度的にツラいものがあるかな？と思っていたが、機械学習ライブラリとしては実装されているべきものなので追加した。※それ以前にLogistic Regressi…

はじめに RubyにPythonのscikit-learnに相当するライブラリがない様なので、作ってみることにした。ひとまず、Support Vector Machine（SVM）による多値分類が実装できたので、gemとして公開することにした。今後、他の機械学習アルゴリズムも追加していく。…