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目次

サポートベクトルマシン(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 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

  • 竹内 一郎(著)/ 烏山 昌幸(著)/ 杉山 将(編)
  • 第1章 2クラス分類
    • 1.1 はじめに
    • 1.2 線形SV分類
    • 1.3 双対表現
    • 1.4 カーネルによる一般化
    • 1.5 計算上の特徴
    • 1.6 SV分類の性質
  • 第2章 多クラス分類
    • 2.1 はじめに
    • 2.2 1対他方式
    • 2.3 1対1方式
    • 2.4 誤り訂正出力符号
    • 2.5 多クラス問題の同時定式化
  • 第3章 回帰分析
    • 3.1 回帰問題
    • 3.2 最小二乗法と最小絶対誤差法による回帰
    • 3.3 SV回帰の定式化
    • 3.4 SV回帰による非線形モデリング
    • 3.5 SV回帰の性質
    • 3.6 分位点回帰分析
  • 第4章 教師なし学習のためのサポートベクトルマシン
    • 4.1 教師なし学習のタスク
    • 4.2 1クラスSVM
  • 第5章 カーネル関数
    • 5.1 カーネル関数の性質
    • 5.2 いろいろなカーネル関数
  • 第6章 最適化概論:最適性条件と汎用的解法
    • 6.1 はじめに
    • 6.2 最適性条件
    • 6.3 汎用的解法
  • 第7章 分割法
    • 7.1 分割法
    • 7.2 カーネルSVMのためのSMOアルゴリズム
    • 7.3 線形SVMのためのDCDMアルゴリズム
  • 第8章 モデル選択と正則化パス追跡
    • 8.1 モデル選択と交差検証法
    • 8.2 正則化パス追跡アルゴリズム
  • 第9章 逐次学習
    • 9.1 はじめに
    • 9.2 ウォームスタート
    • 9.3 アクティブセットに基づく方法
  • 第10章 サポートベクトルマシンのソフトウェアと実装
    • 10.1 統計解析環境Rを用いたSVM
    • 10.2 LIBSVMソフトウェアの実装
    • 10.3 LIBSVMのアルゴリズムの流れ
  • 第11章 構造化サポートベクトルマシン
    • 11.1 はじめに
    • 11.2 結合特徴ベクトル空間における最大マージン
    • 11.3 最適化法
    • 11.4 損失関数の導入
    • 11.5 応用例:ランキング学習
  • 第12章 弱ラベル学習のためのサポートベクトルマシン
    • 12.1 はじめに
    • 12.2 半教師あり学習のためのSVM
    • 12.3 マルチインスタンス学習のためのSVM