目次
１ カーネル法への招待
２ 正定値カーネルと再生核ヒルベルト空間
３ カーネル法の実際
４ サポートベクターマシン
５ 誤差の解析
６ 正定値カーネルの理論
７ 構造化データに対する正定値カーネル
８ 平均による確率分布の特徴づけ
９ 正定値カーネルによる依存性・独立性
１０ カーネル法の周辺
著者等紹介
福水健次［フクミズケンジ］
１９６６年京都府に生まれる。１９８９年京都大学理学部卒業。（株）リコー、理化学研究所等を経て、統計数理研究所教授。博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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Chris
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カーネル法を利用した統計分析やSVMなどの統計的機械学習の概観には良い本だと思います。再生核ヒルベルト空間としてのSobolev空間の説明がなされているところではノンパラメトリック統計学との関連も垣間見えてより理解が深まりました。またSVMの性能の評価で出てくるRademacher平均やVC次元の直感的説明や図解があるのは初学者にとってありがたいです。巻末の参考文献もたくさん挙げられていてその後の勉強の役に立ちます。2017/01/29
hifumi
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研究のための入門．2018/03/05
