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(著者)

• 販売会社／発売会社: 岩波書店
• 発売年月日: 2008/11/27
• JAN: 9784000069717

商品レビュー

2021/03/27

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。

2019/01/18

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．

2015/01/04

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．