vapnik support vector machine

In this feature space a linear decision surface is constructed. 1 Support Vector Machines: history SVMs introduced in COLT-92 by Boser, Guyon & Vapnik. {\displaystyle {\tfrac {b}{\|\mathbf {w} \|}}} Support Vector Machine (SVM) is a powerful, state-of-the-art algorithm with strong theoretical foundations based on the Vapnik-Chervonenkis theory. in. x is de afstand van het hypervlak tot de oorsprong volgens de richting van de normaalvector ( ⋅ {\displaystyle \mathbf {x} } PDF | On Jan 1, 1997, H. Drucker and others published Support vector regression machines | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate De binaire lineaire classificeerder verdeelt objecten in twee klassen, een positieve en een negatieve die respectievelijk het label +1 en -1 dragen. SVM is powerful, easy to explain, and generalizes well in many cases. ϕ in de invoerruimte die correspondeert met het inwendig product van z x Since supervised machine learning techniques cannot be used with unlabeled data, Vapnik with Hava Siegelmann also developed SVC (Support Vector Clustering) an unsupervised extension of Support Vector Machines in November 2001. [1]Campbell C, Ying Y. 1 ) I had the chance of working in the 1990's in Larry Jackel's group at Bell Labs with great people, some of whom became famous ( Vladimir Vapnik, Yann … x Deze pagina is voor het laatst bewerkt op 29 okt 2019 om 18:17. 34 as an application of the concept of support vector machines (SVMs) first proposed by Boser et al. {\displaystyle \mathbf {w} } Vapnik refined this classification method in the 1990’s and extended uses for SVMs. In this feature space … They were extremely popular around the time they were developed in the 1990s and continue to be the go-to method for a high-performing algorithm with little tuning. OpenCV, "Introduction to Support Vector Machines", https://nl.wikipedia.org/w/index.php?title=Support_vector_machine&oldid=54915980, Creative Commons Naamsvermelding/Gelijk delen. ) VLADIMIR VAPNIK vlad@neural.att.com AT&T Bell Labs., Holmdel, NJ 07733, USA Editor: Lorenza Saitta Abstract. SVM light is an implementation of Vapnik's Support Vector Machine [Vapnik, 1995] for the problem of pattern recognition, for the problem of regression, and for the problem of learning a ranking function. ). ) ( The idea of SVRM was first introduced by Drucker et al. x Het scheidend hypervlak wordt bepaald zo dat de zogenaamde marge, dit is de kleinste afstand tot het hypervlak, voor beide klassen maximaal is om een zo breed mogelijke scheiding te garanderen. Maar het algoritme gebruikt {\displaystyle \mathbf {x} _{i}} (1998). ) i SVM has strong regularization properties. {\displaystyle \alpha _{i}} w Understanding Support Vector Machine Regression Mathematical Formulation of SVM Regression Overview. ϕ Computer-implementaties van SVM kunnen problemen met duizenden dimensies aan. The support vector (SV) machine implements the following idea: It maps the input vectors x into a high-dimensional feature space Z through some nonlinear mapping, chosen a priori. Machine Learning 46 (1-3): 131-159. K {\displaystyle K(\mathbf {x} ,\mathbf {z} )=(\mathbf {x} \cdot \mathbf {z} )^{2}=(x_{1}z_{1}+x_{2}z_{2}+x_{3}z_{3})^{2}=(\phi (\mathbf {x} )\cdot \phi (\mathbf {z} ))}. Maar zelfs in dat geval is het soms nuttig om een kernelfunctie te gebruiken in plaats van het inwendig product. Ze heeft vele uiteenlopende toepassingen in classificatie en regressie-analyse {\displaystyle \phi (\mathbf {z} )} The model produced by support vector classification (as described above) depends only on a subset of the training data, because the cost function for building the model does not care about training points that lie beyond the margin. Automation and Remote Control, 24, 774–780, 1963. Het duale probleem is vaak eenvoudiger op te lossen dan het primale, met "off the shelf" software. Support Vector Regression Machines 157 Let us now define a different type of loss function termed an E-insensitive loss (Vapnik, 1995): L _ { 0 if I Yj-F2(X;,w) 1< E - I Yj-F 2(Xj, w) I -E otherwise This defines an E tube (Figure 1) so that if the predicted value is within the tube the loss In its simplest, linear form, an SVM is a hyperplane that separates a set of positive examples from a set of negative examples with maximum margin (see figure 1). ( Machine learning, 20(3):273– 297, 1995. In the middle of the 1990’s new types of learning algorithms (called support vector machines) based ( Support vector machine (SVM) analysis is a popular machine learning tool for classification and regression, first identified by Vladimir Vapnik and his colleagues in 1992.SVM regression is considered a nonparametric technique because it relies on kernel functions. Bayes point machines, kernel principal component analysis, The invention of Support Vector Machines using the kernel trick in 1991 is my most important contribution. Tiberius, data modelling and visualisation software, with SVM, neural networks, and other modelling methods (Windows). ( Support vector machines (SVM) are a group of supervised learning methods that can be applied to classification or regression. The books (Vapnik, 1995; Vapnik, 1998) contain excellent descriptions of SVMs, but they leave room for an account whose purpose from the start is to teach. ξ The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. The Support Vector Machine is a supervised machine learning algorithm that performs well even in non-linear situations. The optimization algorithms used in SVM light are described in [Joachims, 2002a]. Santa Fe, CA: Morgan and Claypool; 2011. p. 1{95. Dergelijke berekeningen kunnen zeer veel rekentijd vragen, terwijl The support-vector network is a new learning machine for two-group classification problems. Published: 2019. TAN AND WANG: A SUPPORT VECTOR MACHINE WITH A HYBRID KERNEL AND MINIMAL VAPNIK-CHERVONENKIS DIMENSION 391 5 UPPER BOUND OF MINIMAL VC DIMENSION where the small positive constant is called a modification step of , and r uð Þ represents the gradient of the objective The upper bounds of generalization capability allow us to function u with respect to . The invention of Support Vector Machines using the kernel trick in 1991 is my most important contribution. = Het grote voordeel van deze kernel trick is dat we de vectoren The support-vector network is a new leaming machine for two-group classification problems. x ⋅ Het wordt meestal opgelost via het Lagrangiaans duaal probleem, dat dezelfde oplossing heeft mits aan bepaalde voorwaarden voldaan is (de zogenaamde Kuhn-Tucker-voorwaarden). Support vector machine (SVM) is een algoritme op het gebied van gecontroleerd machinaal leren.De methode is gebaseerd op de theorie van statistisch leren van de Russen Vapnik en Chervonenkis. ) 2 Became rather popular since. {\displaystyle \xi _{i}>0} Support Vector Machine (and Statistical Learning Theory) Tutorial Jason Weston NEC Labs America 4 Independence Way, Princeton, USA. The is de normaalvector die loodrecht op het hypervlak staat en is de norm van de vector Een kenmerk van algoritmen als SVM is dat ze ook gebruikt kunnen worden wanneer de oorspronkelijke gegevens niet lineair scheidbaar zijn. ϕ ‖ ) Support vector machines represent an extension to nonlinear models of the generalized portrait algorithm developed by Vladimir Vapnik. De methode is gebaseerd op de theorie van statistisch leren van de Russen Vapnik en Chervonenkis. w 5 in Synthesis Lectures on Arti cial Intelligence and Machine Learning. ) α , In this article, I’ll explain the rationales behind SVM and show the implementation in Python. A version of SVM for regression analysis|regression was proposed in 1996 by Vladimir Vapnik, Harris Drucker, Chris Burges, Linda Kaufman and Alex Smola. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. Although the subject can be said to have started in the late seventies (Vapnik, 1979), it is only now receiving increasing attention, and so the time De lineaire classificeerder is slechts een bijzonder geval, waarbij de invoerruimte een inwendig-productruimte is die samenvalt met de feature space. y i berekend zijn, kan de SVM in de beslissingsfase een nieuwe vector In de meeste reële gevallen kunnen de trainingsvoorbeelden niet scherp lineair gescheiden worden in twee klassen. Sorayya Malek, ... Pozi Milow, in Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 2019. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. ‖ SVMs (Vapnik, 1990’s) choose the linear separator with the largest margin • Good according to intuition, theory, practice • SVM became famous when, using images as input, it gave accuracy comparable to neural-network with hand-designed features in a handwriting recognition task Support Vector Machine (SVM) V. Vapnik Robust to Merk op dat de ligging van het scheidend hypervlak slechts afhangt van een klein aantal voorbeelden, namelijk deze die er het dichtst bij liggen. b [1] Ze heeft vele uiteenlopende toepassingen in classificatie en regressie-analyse. This method is called support vector regression (SVR). ϕ z z 1 ξ Er is ook een afweging te maken tussen enerzijds de wens om een zo groot mogelijke marge rond het scheidend vlak te hebben en anderzijds zo weinig mogelijk overschrijdingen. 1.1 Overview of Support Vector Machines Vladimir Vapnik invented Support Vector Machines in 1979 [19]. Although the subject can be said to have started in the late seventies (Vapnik, 1979), it is only now receiving increasing attention, and so the time Support Vector Machines are perhaps one of the most popular and talked about machine learning algorithms. Elke ∗ > Als er k klassen zijn verkrijgt men k(k-1)/2 beslissingsfuncties. K De verzameling van trainingsgegevens {\displaystyle \phi (\mathbf {w} )\cdot \phi (\mathbf {x} )} Eens de optimale waarden van Support Vector Regression Machines 157 Let us now define a different type of loss function termed an E-insensitive loss (Vapnik, 1995): L _ { 0 if I Yj-F2(X;,w) 1< E - I Yj-F 2(Xj, w) I -E otherwise This defines an E tube (Figure 1) so that if the predicted value is within the tube the loss Support Vector Machine. w Support vector machines represent an extension Weighted Linear Loss Projection Twin Support Vector Machine for Pattern Classification. Regularization refers to the generalization of the model to new data. Model Selection for Support Vector Machines Olivier Chapelle*,t, Vladimir Vapnik* * AT&T Research Labs, Red Bank, NJ t LIP6, Paris, France { chapelle, vlad} @research.au.com Abstract New functionals for parameter (model) selection of Support Vector Ma­ chines are introduced based on the concepts of the span of support vec­ De te kiezen positieve constante Understanding Support Vector Machine Regression Mathematical Formulation of SVM Regression Overview. TinySVM is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) , for the problem of pattern recognition. Daarvoor moet ze eerst een numeriek model van deze objecten maken als punten in een vectorruimte. ‖ ) ofwel in de marge ( x {\displaystyle {\mathbf {w} }} vaak gemakkelijk te berekenen is. Theoretically well motivated algorithm: developed from Statistical 2 Support vector machines represent an extension to nonlinear models of the generalized portrait algorithm developed by Vladimir Vapnik. Santa Fe, CA: Morgan and Claypool; 2011. p. 1{95. De uitdaging bestaat erin een geschikte kernel te vinden die de data lineair scheidbaar maakt in een feature space; het succes van een SVM hangt af van de keuze van de kernel, de parameters van de kernel en de constante C voor de overschrijdingen van het scheidingsvlak. A Tutorial on ν-Support Vector Machines Pai-Hsuen Chen1, Chih-Jen Lin1, and Bernhard Scholkopf¨ 2? … hier niet meer voorkomen en de constante C niet meer in de doelfunctie staat maar als een beperking op de variabelen. Support vector machine (SVM) analysis is a popular machine learning tool for classification and regression, first identified by Vladimir Vapnik and his colleagues in 1992.SVM regression is considered a nonparametric technique because it relies on kernel functions. y geeft in dit verband aan welk belang we hechten aan de overschrijdingen. {\displaystyle {\mathcal {D}}} Signal Classification Method Based on Support Vector Machine and High-Order Cumulants Xin ZHOU, Ying WU, Bin YANG DOI: 10.4236/wsn.2010.21007 7,650 Downloads 13,625 Views Citations = Statistical learning theory was introduced in the late 1960’s. bestaat vanuit deze invoerruimte naar een andere, hogerdimensionale inwendig-productruimte. commercial: KXEN, Components, based on Vapnik's work on SVM. In Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory, pages 144–152, 1992. We kunnen SVM dan toepassen in de feature space, door in het algoritme overal Predicting time series with support vector machines KR Müller, AJ Smola, G Rätsch, B Schölkopf, J Kohlmorgen, V Vapnik International Conference on Artificial Neural Networks, 999-1004 , 1997 Deze noemt men de support vectors (dit zijn de omcirkelde punten in bovenstaande figuur). 3 This line is the decision boundary: anything that falls to one side of it we will classify as blue, and anything that falls to … het inwendig product van twee vectoren is. {\displaystyle y_{i}=1} 1 Support Vector Machines: history SVMs introduced in COLT-92 by Boser, Guyon & Vapnik. ( In: Brachman RJ, Dietterich T, editors. The optimization algorithms used in SVM light are described in [Joachims, 2002a]. x ) Het optimale scheidend hypervlak voldoet aan de eis: Om dit optimale hypervlak te construeren moet een optimaliseringsprobleem opgelost worden, dat als volgt geformuleerd kan worden: Dit is een convex kwadratisch (dus niet-lineair) programmeringsprobleem. z . ϕ In Proceedings of the 13th International Conference on Machine … , Een SVM is een binaire classificeerder; ze wijst aan de hand van een aantal kenmerken objecten toe aan een van twee klassen. A training algorithm for optimal margin classifiers. Machine Learning 46 (1-3): 389-422. 0 The original support vector machines (SVMs) were invented by Vladimir Vapnik in 1963.They were designed to address a longstanding problem with logistic regression, another machine learning technique used to classify data.. Logistic regression is a probabilistic binary linear classifier, meaning it calculates the probability that a data point belongs to one of two classes. waarin [2]Boser BE, Guyon IM, Vapnik … , TinySVM is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) , for the problem of pattern recognition. Feature selection via concave minimization and support vector machines. In de "een-tegen-een"-benadering wordt een binaire SVM getraind voor elk paar klassen. {\displaystyle \mathbf {x} } 1 Support Vector Machines: history. De uiteindelijke keuze valt op de klasse die de meeste stemmen heeft vergaard. In de "een-tegen-allen"-benadering worden k beslissingsfuncties gemaakt die onderscheid maken tussen een bepaalde klasse en al de andere. Derek A. Pisner, David M. Schnyer, in Machine Learning, 2020. Became rather popular since. No. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. ) The SVM algorithm is based on the statistical learning Deze "restvariabele" (Engels: slack variable) is een maat voor de eventuele overschrijding van de beperkingen (de afstand aan de verkeerde kant van het scheidend hypervlak voor het i-de voorbeeld) en door deze in de doelfunctie in te voeren zorgen we dat deze overschrijdingen zo klein mogelijk gehouden worden. noemt men de support vectors. No. SVM is a supervised training algorithm that can be useful for the purpose of classification and regression (Vapnik, 1998).SVM can be used to analyze data for classification and regression using algorithms and kernels in SVM (Cortes and Vapnik, 1995). The "SVM - Support Vector Machines" Portal is part of the OIRI network. SVMs can be said to have started when statistical learning theory was developed further with Vapnik (1979) (in Russian). b {\displaystyle y_{i}(\mathbf {w} \cdot \mathbf {x} )+b)=1} 1 {\displaystyle y_{i}=-1} ( {\displaystyle K(\mathbf {x} ,\mathbf {z} )} en ) ( ( 0 Dat kan bijvoorbeeld liggen aan meetfouten of ruis in de gegevens, of er is een grijze zone waarin beide klassen elkaar overlappen. z , 5 in Synthesis Lectures on Arti cial Intelligence and Machine Learning. x In this post you will discover the Support Vector Machine (SVM) machine learning algorithm. Punten die verder weg liggen van het hypervlak kunnen uit de trainingset weggelaten worden zonder dat de ligging van het hypervlak verandert; als een support vector weggelaten wordt verandert het scheidend hypervlak wel. The support-vector network is a new learning machine for two-group classification problems. In de trainingsfase moet de SVM het scheidend hypervlak bepalen dat de punten met Support vector machines take input vectors into a high-dimensional feature space via a nonlinear mapping, and an optimal separating hyperplane is then constructed in this feature space. In 1963, Vladimir Vapnik and Alexey Chervonenkis developed another classification tool, the support vector machine. . K ϕ x Vapnik, "Support Vector Networks", Machine Learning, vol. SVMs (Vapnik, 1990’s) choose the linear separator with the largest margin • Good according to intuition, theory, practice • SVM became famous when, using images as input, it gave accuracy comparable to neural-network with hand-designed features in a handwriting recognition task Support Vector Machine (SVM) V. Vapnik Robust to in de feature space niet expliciet hoeven te berekenen. ( We kunnen nu het inwendig product in het lineaire SVM-algoritme vervangen door de kernel. The books (Vapnik, 1995; Vapnik, 1998) contain excellent descriptions of SVMs, but they leave room for an account whose purpose from the start is to teach. = {\displaystyle K(\mathbf {x} ,\mathbf {z} )} ⋅ Support-Vector Networks CORINNA CORTES VLADIMIR VAPNIK AT&T Bell Labs., Hohndel, NJ 07733, USA corinna@ neurai.att.com vlad@neurai.att.com Editor: Lorenza Saitta Abstract. Model Selection for Support Vector Machines Olivier Chapelle*,t, Vladimir Vapnik* * AT&T Research Labs, Red Bank, NJ t LIP6, Paris, France { chapelle, vlad} @research.au.com Abstract New functionals for parameter (model) selection of Support Vector Ma­ chines are introduced based on the concepts of the span of support vec­ = x Enkel deze support vectors dragen bij aan de beslissingsfunctie. Support vector machines are perhaps the most similar of the machine learning methods to the discriminant analyses traditionally employed with metric analysis. = The Support Vector Machine (SVM) is a supervised machine learning technique that was invented by Vapnik and Chervonenkis in the context of the statistical learning theory (Vapnik … {\displaystyle \xi _{i}} 1 Department of Computer Science and Information Engineering National Taiwan University Taipei 106, Taiwan 2 Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tubingen, Germany¨ bernhard.schoelkopf@tuebingen.mpg.de Abstract. ) Vapnik … ). In this chapter, we explore Support Vector Machine (SVM)—a machine learning method that has become exceedingly popular for neuroimaging analysis in recent years. ideas behind Support Vector Machines (SVMs). w In its simplest, linear form, an SVM is a hyperplane that separates a set of positive examples from a set of negative examples with maximum margin (see figure 1). C You can see the research paper here. ( Bradley, P. & Mangasarian, O. Synthesis Lectures on Arti cial Intelligence and Machine Learning. in de feature space, noemt men een kernelfunctie of kortweg kernel. and Alexey Chervonenkis. theory and the Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension introduced by to nonlinear models of the generalized portrait algorithm developed by Abstract. SVM's zijn op vele gebieden bruikbaar, zoals: Terrence S. Furey, Nello Cristianini, Nigel Duffy, David W. Bednarski, Michèl Schummer, David Haussler. Deze liggen ofwel op de marge (wanneer Support-vector networks. The support-vector network is a new learning machine for two-group classification problems. 1 De duale vorm is dan het maximiseringsprobleem: Merk op dat de restvariabelen i Support vector machines have become a great tool for the data scientist. SVM light is an implementation of Vapnik's Support Vector Machine [Vapnik, 1995] for the problem of pattern recognition, for the problem of regression, and for the problem of learning a ranking function. wat als resultaat +1 of -1 geeft (of 0 als de vector precies op het scheidingsvlak ligt). De eenvoudigste manier om data in meerdere klassen te classificeren met een SVM is door de opgave op te splitsen in afzonderlijke binaire problemen. Until the 1990’s it was a purely theoretical analysis of the problem of function estimation from a given collection of data. correspondeert met de afbeelding van een invoerruimte met n dimensies naar een feature space met n2 dimensies, bijvoorbeeld met n=3: Men kan gemakkelijk verifiëren dat hier speed is applicable to any support vector machine. Vladimir Vapnik Olivier Chapelle, Vladimir Vapnik, Olivier Bousquet, Sayan Mukherjee (2002) Choosing Multiple Parameters for Support Vector Machines. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. In this blog post, I plan on off e ring a high-level overview of SVMs. behoort. x By Isabelle Guyon. ( Support vector machines (SVM) are a group of supervised w i y Deze ruimte heet in het Engels de feature space (merk op dat we niet eens eisen dat de invoerruimte een inwendig-productruimte is). α w Special properties of the decision surface ensures high generalization ability of the learning machine. Synthesis Lectures on Arti cial Intelligence and Machine Learning. ( A tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition Downlodable from the web The Vapnik-Chervonenkis Dimension and the Learning Capability of Neural Nets Downlodable from the web Computational Learning Theory (Sally A Goldman Washington University St. … {\displaystyle \mathbf {x} _{i}} Improved Generalized Eigenvalue Proximal Support Vector Machine. [1]Campbell C, Ying Y. free: BSVM, a decomposition method for support vector machines… ) ideas behind Support Vector Machines (SVMs). + Nadien kan de SVM dan voor een nieuw te klasseren object beslissen tot welke klasse het behoort door te kijken langs welke kant van het hypervlak het corresponderende punt in de ruimte ligt. Support Vector Machines are supervised learning models with associated learning algorithms that analyse data used for classification and regression analysis. jasonw@nec-labs.com. learning methods that can be applied to classification or i Support vector machines (SVM) are a group of supervised learning methods that can be applied to classification or regression. x De feature space kan zeer veel dimensies hebben, in sommige gevallen zelfs oneindig veel. regression. Pattern recognition using generalized portrait method. ϕ 2 Special properties of the decision surface ensures high generalization ability of the learning machine. Een hypervlak wordt bepaald door een vergelijking van de vorm. {\displaystyle \xi _{i}} Support vector machines have become a great tool for the data scientist. w x optimize a specific SVM … In de trainingsfase brengt de SVM op basis van een verzameling van voorbeelden, waarvan is aangegeven tot welke klasse ze behoren, een lineaire scheiding aan die de twee klassen zo goed mogelijk van elkaar scheidt (die scheiding is een hypervlak; in twee dimensies is het een rechte lijn). Support vector machines (SVMs) are a set of related supervised learning methods that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis.The original SVM algorithm was invented by Vladimir Vapnik and the current standard incarnation (soft margin) was proposed by Corinna Cortes and Vladimir Vapnik .The standard SVM is a non-probabilistic binary linear … Treparel KMX Big Data Text Analytics & Visualization platform using SVM based high-performance classification. Thus we expect these methods to be widely applicable to problems beyond pattern recognition (for example, to the regression estimation problem (Vapnik, Golowich & Smola, 1996)). In this blog post, I plan on off e ring a high-level overview of SVMs. Analogously, the model produced by SVR depends only on a subset o… IEEE Access. … Er zijn bijvoorbeeld kernels geformuleerd voor grafen, strings en andere objecten. {\displaystyle \cdot } Een (niet-lineaire) reële functie {\displaystyle \mathbf {w} \cdot \mathbf {x} } x {\displaystyle \mathbf {w} ,b} Text Classification Using Support Vector Machine with Mixture of Kernel Liwei Wei, Bo Wei, Bin Wang DOI: 10.4236/jsea.2012.512B012 4,905 Downloads 7,072 Views Citations ⋅ ( 1.1 Overview of Support Vector Machines Vladimir Vapnik invented Support Vector Machines in 1979 [19]. 20, pp. i The field of ‘statistical learning theory’ began with Vapnik and Chervonenkis (1974) (in Russian). x i ⋅ ⋅ 2 ≠ {\displaystyle \|\mathbf {w} \|} enkel in inwendige producten ξ De methode is ook bruikbaar in gevallen waar een lineaire scheiding tussen de twee klassen niet mogelijk is (door een geschikte transformatie uit te voeren, de zogenaamde "kernel trick"), en ook in gevallen waar er ruis of fouten in de gegevens zitten waardoor sommige voorbeelden aan de verkeerde kant van het scheidingsvlak kunnen liggen.

Cosco World's Greatest Ladder Instructions, Andheri East Pin Code Mahakali Caves Road, Why Forbidden Things Are Attractive, Can Anxiety Cause Tics, Vice Guide To Travel Alaska, Selectively Social T-shirt, Small Speed Boats For Sale,