カーネル多変量解析―非線形デー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)
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  • レビュー :4
  • Amazon.co.jp ・本 (207ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784000069717

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。

カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)の感想・レビュー・書評

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  • 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.

  • 少しずつ読みながら勉強する

  • 系推薦図書 3系(情報・知能工学系)
    【配架場所】図・3F開架 【請求記号】417||AK

  • -

    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。

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