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」
痛快！サポートベクトルマシン -古くて新しいパターン認識手法- | CiNii Research
