ちょｗｗｗ - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
めちゃめちゃ興味あるんですけど http://bioinfo.is.ocha.ac.jp/poster-kokai-seminar/15th-bio-shotai.pdf とおすぐる＞＜ まあ少しまじめな話をすると、 Support Vector Machine を代表とするKernel-based Machine Learning では、アプリケーションを特徴付けるカーネル関数をうまく設計することが成否の鍵となる。カーネル関数は半正定値という数学的性質により定義されており、その性質を満足するようにカーネル関数を設計することは意外に易しくはない。 前半はまさに正しくて非線形な処理を行うには、SVMをはじめとしてカーネルはきってもきりはなせない。 でも後半の部分もカーネルの説明をするときには良く言われることだけど、最近少し気になることを聞いた。 データの性質に合うカーネル関数を「うまく設計」
[機械学習]サポートベクターマシンの本 - 2008-07-15 - きしだのはてな
うちにある本で、サポートベクターマシン(SVM)について書いてある本をあげてみます。 まずは、これ。機械学習ってなんなの？という人におすすめ。パーセプトロンからSVM、ニューラルネットワークときて、そうやってできた学習機械の評価方法についても書いてあります。 フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/01メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (39件) を見る SVM・カーネルに関しては記述が軽く、これも機械学習の入門書。けど、学習機械を組み合わせるブースティングなどの話が書いてある。 パターン認識と学習の統計学―新しい概念と手法 (統計科学のフロンティア 6) 作者: 甘利俊一,麻生英樹,津田宏治,村田昇出版社/メーカー
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