TokyoNLP#7 きれいなジャイアンのカカカカ☆カーネル法入門-C++
6. 線形識別モデル • 二値分類の線形識別モデルを考える – モデルはM次元の重みベクトル������ – M次元の特徴ベクトル������に対する予測������は， ������ = +1 if ������������ ������ > 0 −1 otherwise • バイアス項は? – 必ず1になるM+1次元目の特徴を考えればよい 6 7. パーセプトロン INPUT: (������������ , ������������ ) ∈ ������, ������, ������ OUTPUT: ������ 1: Initialize ������0 = ������, ������ = 0 2: FOR ������ in 0 to ������ 3: Obtain random sample (������������ , ������������ ) from ����
カーネル法による非線形データ解析入門
1 カーネル法による 非線形データ解析入門 福水健次 情報・システム研究機構 統計数理研究所 March 3, 2006. @ ROIS Cross-talk 2 あらまし 1. イントロ： 線形から非線形へ 2. カーネル法： 高次元の内積計算 3. カーネル法の具体例： カーネルＰＣＡとカーネル CCA 4. グラフに対するデータ解析 5. まとめ 3 Introduction 線形から非線形へ 1. イントロ： 線形から非線形へ 2. カーネル法： 高次元の内積計算 3. カーネル法の具体例： カーネルPCAとカーネルCCA 4. グラフに対するデータ解析 5. まとめ 4 はじめに � データ解析 実験／観測などで得られたデータから、有用な情報を抽出するための方法 情報の集約 低次元表現、圧縮表現 関係の抽出 相関、依存性 可視化による分析 ２，３次元表現 予測・発見 5 線形なデ
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