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

赤穂昭太郎

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784000069717
ISBN 10 : 4000069713
フォーマット
出版社
発行年月
2008年11月
日本
追加情報
:
22cm,207p

内容詳細

カーネル法によるデータ解析は生命情報科学やデータマイニングの分野では今や標準となっている。底に流れる基本的な考え方を紹介し、従来困難とされていた分野にも適応する設計を読者自身ができるよう明快に解説。

【著者紹介】
赤穂昭太郎 : 1965年生まれ。1990年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士了。1990年通産省工業技術院電子技術総合研究所情報科学部研究員。2001年より独立行政法人産業技術総合研究所脳神経情報研究部門情報数理研究グループグループ長。博士(工学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

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  • 月をみるもの さん

    やっと SVMの原理がわかった。

  • P_tan さん

    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。

  • こずえ さん

    ビッグデータビッグデータと騒ぐバカにそれを解くカーネル法のやり方を学べって投げつけるための本。線形モデルと非線形モデルの行き来は最近需要が高まっている。非線形に関しては、ストロガッツの非線形ダイナミクスとカオスもよい本なのでそれと併せて読むとよい

  • Sean さん

    先週?読了。途中、SVMの話題は割愛。非線形性には様々な表現があるけど、カーネル法で統一的に表すことができてサイコー!という話。 カーネル法側の柔軟性ゆえに、問題設計を適切に行うのがキモ。

  • inakoshi さん

    SVMとのつながりでしか理解していなかったカーネル法だが、実はもっと一般的で、サポートベクトルとは独立な概念。基本の線形モデルが特徴ベクトルの重みつき和で定義されるのに対し、カーネル多変量解析では、サンプルと入力のカーネル関数値の重みつき和で定義されるという、双対問題を先に与えてしまってから、カーネル関数の性質を考えていく本書の説明のほうが、これまで読んできた解説記事や書籍よりも、ずっとシンプルで理解しやすかった。

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