今さら聞けないカーネル法とサポートベクターマシン[DL輪読会]Life-Long Disentangled Representation Learning with Cross-Domain Laten...Deep Learning JP
Intensive Course at Osaka University 2014
Introduction to Kernel Methods 講師: 福水健次 (統計数理研究所) 日程: 2014年9月17-24日 場所: 大阪大学大学院・基礎工学研究科 講義の目的 近年発展した機械学習的なデータ解析の方法である，「カーネル法」の方法論を体系的に解説することを 目的とする．カーネル法の理論的特徴と，さまざまな具体的なデータ解析の方法を紹介する． 履修条件・受講条件 学部レベルの線形代数，微積分，確率・統計の知識を前提とする． 主成分分析や回帰分析などデータ解析の基礎的な知識があることが望ましい． 講義内容 本講義では，正定値カーネルないしは再生核ヒルベルト空間を用いたデータ解析の 方法論である「カーネル法」を体系的に講義する．カーネル法の原理を理論的に解説するとともに， サポートベクターマシン，カーネル主成分分析などの代表的手法を具体的データへの応用例も含めて紹介する
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PRML第６章「カーネル法」
