機械学習プロフェッショナルシリーズ サポートベクトルマシン

著者名：竹内一郎【著】/烏山昌幸【著】

講談社（2015/12発売）

• ISBN：9784061529069

内容説明

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さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、「構造化サポートベクトルマシン」「弱ラベル学習」などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい！こんな本を待っていた。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[オザマチ]

ライブラリが充実して気軽に使えるようになったSVM。さらに細かく知りたい場合はオススメ。

2017/06/25

[askmt]

これも放置されていた系。SVMと言っても色々なバリエーションがあるのだということがわかり興味深かった。

2024/01/21

[disktnk]

SVMの分類、回帰、教師なし分類のそれぞれの学習での決定関数や双対表現を説明し、SVMに特化した形で、カーネル関数や最適化を深掘りしていく流れ。本書でも紹介されている通り、SVMの関数はRやscikit-learnで手軽に実行することができるので、その中身や使用されている最適化手法についてより理解出来る。逆に自分で実装するには参照されている文献や論文を当たる必要があると思う。

2016/01/11

[Tsukasa Fukunaga]

ソフトマージンや双対表現といったSVMの基本から、分割法といった大規模データを取り扱う際の最適化方法、LIBSVMの中身、発展事例として半教師あり学習や構造を出力として学習する構造化SVMについてまで、幅広くSVMについて述べた教科書。式変形の導出が丁寧なのでわかりやすく、また発展事例についても詳しく書かれているので、SVMを勉強したいなら必読だと思われる。カーネルや最適化についても章が割かれているが、やや薄味なので、そちらについては勉強したいなら別の本を併読した方がよい。

2015/08/24