BMI Classification Framework

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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。 <math> y({\mathbf x})=\begin{cases} n/2, & \mbox{if }n\mbox{ is even} \\ 3n+1, & \mbox{if }n\mbox{ is odd} \end{cases} </math> #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

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