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インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

SVM 分類器は、「使用モデル: 訓練と予測」で説明されている一般的なワークフローに従います。

訓練

入力と出力の説明は、「使用モデル: 訓練と予測」を参照してください。

訓練段階での SVM 分類器のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター

デフォルト値

説明

algorithmFPType

double

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

method

defaultDense

SVM 分類器により使用される計算メソッド。現在サポートしている唯一の訓練メソッドは、Boser メソッドです。

C

1

二次最適化問題の条件の上限。

accuracyThreshold

0.001

訓練の正解率。

tau

1.0e-6

WSS スキームの tau パラメーター。

maxIterations

1000000

アルゴリズムの最大反復回数。

cacheSize

8000000

カーネル行列の値を格納するキャッシュのサイズ (バイト単位)。非ゼロの値を指定するとキャッシュ最適化手法の使用が有効になります。

doShrinking

true

収縮最適化手法の使用を有効にするフラグ。

kernel

KernelIface クラスのオブジェクトのポインター

カーネル関数。デフォルトでは、アルゴリズムは線形カーネルを使用します。詳細は、「カーネル関数」を参照してください。

予測

入力と出力の説明は、「使用モデル: 訓練と予測」を参照してください。

予測段階での SVM 分類器のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター

デフォルト値

説明

algorithmFPType

double

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

method

defaultDense

パフォーマンス指向の計算メソッド。アルゴリズムでサポートされている唯一の予測メソッドです。

kernel

KernelIface クラスのオブジェクトのポインター

カーネル関数。デフォルトでは、アルゴリズムは線形カーネルを使用します。

サンプル

インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。

C++:

Java*:

Python*:

最適化に関する注意事項

インテル® コンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 2、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3 補足命令などの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用、機能、または効果も保証いたしません。本製品のマイクロプロセッサー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化のなかにも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。

注意事項の改訂 #20110804

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