論文の概要: OPFython: A Python-Inspired Optimum-Path Forest Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10420v3
• Date: Fri, 30 Jul 2021 20:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:06:59.907799
• Title: OPFython: A Python-Inspired Optimum-Path Forest Classifier
• Title（参考訳）: opfython: pythonにインスパイアされた最適パスフォレスト分類器
• Authors: Gustavo Henrique de Rosa, Jo\~ao Paulo Papa, Alexandre Xavier Falc\~ao
• Abstract要約: 本稿では,OPFythonと表記されるPythonベースのOptimum-Path Forestフレームワークを提案する。 OPFythonはPythonベースのライブラリなので、C言語よりもフレンドリーな環境とプロトタイピングの作業スペースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning techniques have been paramount throughout the last years, being applied in a wide range of tasks, such as classification, object recognition, person identification, and image segmentation. Nevertheless, conventional classification algorithms, e.g., Logistic Regression, Decision Trees, and Bayesian classifiers, might lack complexity and diversity, not suitable when dealing with real-world data. A recent graph-inspired classifier, known as the Optimum-Path Forest, has proven to be a state-of-the-art technique, comparable to Support Vector Machines and even surpassing it in some tasks. This paper proposes a Python-based Optimum-Path Forest framework, denoted as OPFython, where all of its functions and classes are based upon the original C language implementation. Additionally, as OPFython is a Python-based library, it provides a more friendly environment and a faster prototyping workspace than the C language.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の技術は、分類、オブジェクト認識、人物識別、画像分割など、幅広いタスクに応用され、ここ数年にわたって重要視されてきた。 それでも、ロジスティック回帰、決定木、ベイズ分類器といった従来の分類アルゴリズムは、実世界のデータを扱うのに適さない複雑さと多様性を欠いている。 最近のグラフにインスパイアされた分類器であるOptimum-Path Forestは、Support Vector Machinesに匹敵する最先端の技術であることが証明されている。 本稿では,pythonベースの最適パスフォレストフレームワークをopfythonとして提案する。 さらに、OPFythonはPythonベースのライブラリなので、C言語よりもフレンドリーな環境とプロトタイピングの作業スペースを提供する。

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