[チュートリアル講演] カーネルマシン

赤穂 昭太郎¹
Shotaro Akaho
s.akaho@aist.go.jp

概要:

サポートベクタマシン (SVM) に代表されるカーネルを用いた学習機械について解説する． これらにほぼ共通しているのは，基本的に線形の学習機械の延長線上にあり， ローカルミニマムの問題などが少ないこと，それから，正則化を行うことにより 高い記述能力と汎化能力を両立していることが特長である．
キーワード: サポートベクタマシン，正則化，スパースネス，数理計画法， 汎化
Kernel machines such as the support vector machine are reviewed. Most of them are not suffered from the local optimum problem, because they are basically linear machines. Moreover, regularization technique provides them with high generalization performance as well as considerable accuracy. Keywords: Support vector machine, Regularization, Sparseness, Mathematical programming, Generalization