タイトルの本を買って読んでみた. 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) サポートページ 様々な解説記事で定評のある赤穂先生によるカーネル法による解析についての本。日本語で読めるカーネルに関する本としては、導入部の丁寧さと、そのあとの展開と深さ、最新の話まで抑えている点でお勧めだと思います。カーネルの性質、汎化性能とかはもちろんのこと、例えばカーネルk-means, スぺクトラルクラスタリング、(ちょっとだけ)Gaussian Process, Leave-one-outの閉じた式、L1正則化など、他の和書ではあまり見たことない内容が多く、中身が濃いです。ただ、これらは、どれもさーっとかいて気持ちがわかって、詳しくは参考文献を見るという感じです。まぁ、それだけ詰め込んでいるから仕方ないですね。 -- カーネル法とは、なんらかの対象を解析するときに、対
http://d.hatena.ne.jp/sesejun/20090401/p1 で紹介したカーネル多変量解析本の続き。 演習があるべきだ、と言ったが一般にカーネル法だと、与えられた点の数だけ次元を持つ正方行列を扱うので、演習を作っても手で解くのがつらい。だから、こんな風にソースコードを入れてみるのは、どうかと思ったので、このエントリを書いてみた。 線形回帰からカーネル線形回帰までをRで書いてみる(行列扱うのが楽なので)。式番号は、カーネル多変量解析の本に出てくる式番号である(まだ式番号をつけていないところが多いので、後日つけます付けました。2009/4/3)。 まずは単なるXYプロット。正規分布を鋭角にした感じの点20個。図1.3(P9)の点を真似た。 x1 <- c(-2,-1.69,-1.5,-1.3,-1.1,-0.9,-0.7,-0.48,-0.42,-0.05,0.09,0.
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