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**概要
脳活動の情報を、機械やコンピュータの入力として利用するブレイン・マシン・インタフェース(BMI:Brain machine interface)向けのコードです。
ここでは、機械学習を利用した脳波の識別のためのFramework構成し、より効率的に高性能な識別器の開発を目指します。
$$y({\bf x})$$
#html2(){{{{{{
<a href="http://picasaweb.google.co.jp/lh/photo/Da9cMBJEvumvggDp-7Gs9g?feat=embedwebsite"><img src="http://lh3.ggpht.com/_TEuDgJ0lpGw/SuMIZqnhyvI/AAAAAAAAAIs/TwrYGoC7Cmw/s800/process_of_bmi.png" /></a>
}}}}}}
***現在利用できる機能
-前処理や特徴量抽出処理
-Support vector machine(SVM)やフィッシャーの線形判別関数により識別
-Boosting
-OVA識別
***今後追加する予定の機能
-弱識別器のみの学習（Boostingの高速追学習）
-選択された特徴量の重要度の可視化
**概要#image(ここに画像のURLを入力)
脳活動の情報を、機械やコンピュータの入力として利用するブレイン・マシン・インタフェース(BMI:Brain machine interface)向けのコードです。
ここでは、機械学習を利用した脳波の識別のためのFramework構成し、より効率的に高性能な識別器の開発を目指します。
#ref(http://lh3.ggpht.com/_TEuDgJ0lpGw/SuMIZqnhyvI/AAAAAAAAAIs/TwrYGoC7Cmw/s800/process_of_bmi.png)
***現在利用できる機能
-前処理や特徴量抽出処理
-Support vector machine(SVM)やフィッシャーの線形判別関数により識別
-Boosting
-OVA識別
***今後追加する予定の機能
-弱識別器のみの学習（Boostingの高速追学習）
-選択された特徴量の重要度の可視化
