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) by 赤穂 昭太郎

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Publication Date: 2008-11-27
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SVM 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 サポートベクトルマシン support vector machine SVM † SVM の長所： できるだけ真ん中を通るように識別面を作るので汎化能力が高い． 非線形にしてもグローバルミニマムが求まる． 一部のサンプルだけを使って識別関数が書けるので 【統計科学百科事典】 Knowledge Worker Knowledge Worker：【統計科学百科事典】「Knowledge Worker（ナレッジワーカー）」は丸善雄松堂株式会社が運営する、法人向け書籍販売サービスです。各種分野の専門書、学術書を中心に、丸善ならではのサービスをご提供いたし サポートベクトルマシンの考え方 Logics of Blue カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 これもすごい本でして、カーネルトリックだのなんだのと難しい単語を一つ一つ丁寧に解説してくださっている良書です。 もしもこの記事を読んで、カーネル法に興味を持たれた ディスカッショントラック IBIS2018 プレビュースライド プレビュースライド 集約版 11月5日 1510 – 1810 D101 ハイパーパラメータチューニングにおける不確実性の影響削減のための再評価戦略 発表者 今村秀明 渡部正樹 秋葉拓哉 東京大学 Preferred Networks 第1回 IBISMLチュートリアル 情報論的学習理論と機械学習 第1回 IBISMLチュートリアル 「実践 機械学習—現実に生きる学習技術の基礎と実例」 主催：電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 連絡事項 20110110 1908 更新 第1回 IBISMLチュートリアルは 主成分分析とは goo Wikipedia ウィキペディア 主成分分析（しゅせいぶんぶんせき、英 principal component analysis PCA ）は、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法 1。データの次元を削減 SCOPE（「計算と最適化の新展開」研究部会） 2009年3月から SCOPE計算と最適化の新展開研究会を開催して参りましたが、2012年2月でその活動を終了することになりました。研究会としての最後の仕事は以下の JORSJ 特集号となりました。また、この3月から新しい研究会最適化の 主成分分析 Wikipedia 主成分分析（しゅせいぶんぶんせき、英 principal component analysis PCA ）は、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法 1。データの次元を削減 統計学 Wikipedia 実験計画 データ収集の規模や対象、割付方法をコントロールし、より公正で評価可能なデータが収集できるよう検討すること。統計の世界には「ゴミのようなデータを使っていくら解析しても出てくる結果はゴミばかりだ」 4 という 第6回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム ごみ焼却プラントの焼却炉内画像とプロセスデータを用いた深層動的モデルの学習 金子拓光（奈良先端科学技術大学院大学），鶴峯義久（奈良先端科学技術大学院大学），小貫由樹雄（日立造船），戴英達（日立造船），川端馨（日立