機械学習のためのカーネルの数理: 2020年度「統計解析」(学部)「統計解析II」(大学院) – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ

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2020年度春夏学期月曜3限「統計解析」(学部)「統計解析II」(大学院)@基礎工B104 は、機械学習のためのカ... 2020年度春夏学期月曜3限「統計解析」(学部)「統計解析II」(大学院)@基礎工B104 は、機械学習のためのカーネルに関しての講義を行います。今回も単元ごとの復習ビデオを提供する他、書籍出版(機械学習の数理100問シリーズ)の準備として、ビデオ、問題、解説を逐次公開していきます。フィードバック情報をいただき、書籍に反映していければと考えています。正定値カーネルの理論多変量解析への応用サポートベクトルマシンへの応用ヒルベルト空間再生核ヒルベルト空間リッジ回帰、平滑化スプライン、加法モデルへの応用関数の複雑さと汎化の理論、ラデマッハ複雑度HSIC(1) 平均の概念の導入HSIC(2) 独立性検定グラフィカルモデルの学習への応用ガウス過程(1)　定義と性質ガウス過程(2)　ガウス過程の計算とスパース近似ガウス過程の応用ベイズ深層学習参考図書赤穂昭太郎: カーネル多変量解析 (2008)