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JS+Node.jsによるWebクローラ<7-5>

書籍
 「JS+Node.jsによるWebクローラー/ネットエージェント」 
を勉強中に気づいた点を、メモ。

今回はSVM(サポートベクタマシン)について。

①kaitou.jsの実行準備。
 ・書籍では手描き数字データのダウンロードを行い、kaitou.jsを使って解凍するとあるが、
  サンプルデータではすでに、手描きデータが準備されている。このため、解凍をすればいいのだが、
  kaitou.jsで使用しているgzipがなかったので、インストールした。

  まず、下記のHPから、Windows版のgzipのインストーラをダウンロードした。
gzip for Windows
  このインストーラを実行し、gzipをインストールした。
  インストールしただけではPATHが通らないので、PATHを通した。
gzipPATH.png

②kaitou.jsの実行。
node kaitou.js
→問題なく、実行できた。

③mnistdb2csv.jsの実行。
node mnistdb2csv.js
→問題なく、実行できた。

④node-svmモジュールのインストール。
npm install -g svm
→問題なく、インストールできた。

⑤csv2trainfile.jsの実行。
node csv2trainfile.js
→問題なく、インストールできた。

⑥node-svmのインストール。
npm install -g --save node-svm
(下記を参考にした)
 node-svm


⑦モデル学習の生成。
node-svm train train-mini.svm train-mini.model
(後は改行キーをおしまくるだけ)
→train-mini.modelが問題なく生成された。

⑧分類の正解率を確認。
node-svm evaluate train-mini.model t10k.svm
→問題なく、実行できた。

⑨フル学習モデルの作成。
node-svm train train.svm train.model
→メモリ不足で中断。

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