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)

投稿者: | 2020年2月15日

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)
  • 福水健次: カーネル法入門 (2010)
  • 金森敬文: 統計的機械学習 (2016)
  • 持橋、大羽: ガウス過程 (2019)
  • 須山敦志: ベイス深層学習 (2019)

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です