カ-ネル多変量解析: 非線形デ-タ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)

著者 : 赤穂昭太郎

• 岩波書店 (2008年11月27日発売)

作品紹介・あらすじ

複雑な非線形データが与えられたとき、非線形モデルを工夫してそれにあてはめて解析するのではなく、線形モデルを用いて非線形データの解析を行なうというのが「カーネル法」のねらいである。一般には、高次元の束縛を受けるが、それを回避するのが正則化という発想だ。カーネル法は文字列やグラフの解析など、適用範囲も広い。本書はその基本から応用までをていねいに解説した。さらには既成ツールを越えて自分で設計したい人のためにも役に立つ本格的入門書である。

感想・レビュー・書評

[北海道大学地球環境科学研究院図書室さんの感想 · 2021年9月6日]

【電子ブックへのアクセス】

〇学内から：
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00026980

〇学外から：
※リモートアクセスサービスにログインの上ご利用ください。
https://www.lib.hokudai.ac.jp/remote-access/?url=https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00026980

[aokikenichiさんの感想 · 2021年3月27日]

カーネル法の必読書として遅ればせながら読んだ。私には理解できなかった。評価なし。
再読すべき本に追加。

[bl-iirさんの感想 · 2021年3月26日]

https://www.iwanami.co.jp/book/b257891.html

[北海道大学工学研究院中央図書室さんの感想 · 2020年11月18日]

【電子ブックへのリンク先】
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00026980/
※学外から利用する場合は、以下のアドレスからご覧ください。（要ログイン）
https://www.lib.hokudai.ac.jp/remote-access/?url=https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00026980/

[statgenetKyotoUさんの感想 · 2019年1月18日]

ビッグデータ時代には必須となる多変量解析．本書ではカーネル法組み合わせることでより複雑な問題にも対応できるように紹介している．

[sergさんの感想 · 2018年11月13日]

3675円購入2010-12-08

[Co-graphさんの感想 · 2018年9月26日]

ある(2018/09/26)

[たにちゅーさんの感想 · 2015年1月4日]

Sun, 29 Nov 2009

SVM（サポートベクターマシン）についての書籍や解説は多いが，他のカーネル法に焦点をあてた本というのは意外に少なかった．

カーネル法は　非線形の問題を，カーネル・トリックをつかって，エイヤで，少ない計算コストで解けてしまうという．すばらしいもの．

実際にはSVMであつかう，「サポートベクトル」という考え方とはある種，独立に存在するのです．
しかし，そこを上手く導入してくれる本っていうのが，これまで余りなかったのだが．

本書は､カーネル関数とは何か？
からはじめ
カーネル回帰，カーネル主成分分析，カーネルk-means　と
通常線型でやられるものの，シンプルなカーネル化という，方向でどんどん進めて行く．
この辺りは，数学的にも行列計算主体で進むので，スッキリしていいのだ．

カーネル判別分析，カーネル正準相関分析，などとしてから　SVMに入る．SVMはカーネル法　のみがエッセンスではない．
例えば，サポートベクトルという小数のサンプルで分離面を描けるのは，カーネルの偉さというよりかは，ヒンジ型の損失関数による．

カーネル法について，研究上発見された順ではなく，数学的に，分かりやすい順にならべて，SVMはカーネル法の一つの特殊ケースと位置づけて解説している．非常に，まっとうな本なのです．

ながらく積ん読していて本当にもうしわけなかった．

おすすめだ．

[Granzchestaさんの感想 · 2014年2月17日]

少しずつ読みながら勉強する

[P_tanさんの感想 · -]

カーネル法について様々な角度から解説している。詳細は後半に回して初学者でもイメージが持ちやすく読みやすい。後半部分の理論的な部分がまだまだ理解できていないので再読したい。

著者プロフィール

産業技術総合研究所 人間情報インタラクション研究部門 上級主任研究員

「2023年 『応用基礎としてのデータサイエンス　AI×データ活用の実践』 で使われていた紹介文から引用しています。」