文献目録

1

赤穂 (2000): カーネル正準相関分析, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2000) 予稿集, 123-128.

2

赤穂，津田 (2002): サポートベクターマシン 基本的仕組みと最近の 発展, 別冊・数理科学 脳情報数理科学の発展, サイエンス社.

3

赤穂 (2002): 入力空間でのマージンを最大化する サポートベクターマシン, 電子情報通信学会論文誌 (in press)

4

S. Amari and S. Wu, Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions, Neural Networks, 12(6), 783-789 (1999)

5

F.R. Bach, M.I. Jordan (2002): Kernel Independent Component Analysis, J. of Machine Learning Research, 3, 1-48.

6

O. Bousquet, A. Elisseeff (2001): Algorithmic stability and generalization performance, Advances in Neural Information Processing Systems 13, 196-202.

7

N. Cristianini, J. Shawe-Taylor (2000): An Introduction to Support Vector Machines, Cambridge University Press.

8

R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork (2001) : Pattern Classification, John-Wiley & Sons. (邦訳: 尾上守夫 監訳, パターン識別 ,John Wiley /新技術コミュニケーションズ(2001))

9

S. Floyd, M. Warmuth (1995): Sample compression, learnability, and the Vapnik Chervonenkis dimension, Machine Learning, 27, 1-36.

10

T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer-Verlag.

11

R. Herbrich (2001): Learning Kernel Classifiers Theory and Algorithms, MIT Press.

12

前田 (2001): 痛快! サポートベクトルマシン，情報処理, 42(7), 676-683.

13

K.-R. Müller, S. Mika, G. Rätsch, K. Tsuda, B. Schölkopf (2001): An introduction to kernel-based learning algorithms, IEEE Trans. on Neural Networks, 12(2), 181-201.

14

A. Ohara (1999): Information geometric analysis of an interior point method for semidefinite programming, In O.E. Barndorff-Nielsen and E.B. Vedel Jensen (eds.), Geometry in Present Day Science, World Scientific.

15

J.O. Ramsay, B.W. Silverman (1997): Functional data analysis, Springer-Verlag.

16

斉藤 (2002): 再生核の理論入門, 牧野書店.

17

C.G. Small, D.L. McLeish (1994): Hilbert Space Methods in Probability & Statistical Inference, John Wiley & Sons.

18

B. Schölkopf, A.J. Smola (2001): Learning With Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond, MIT Press.

19

津田 (2000): サポートベクターマシンとは何か, 電子情報通信学会誌, 83(6), 460-466.

20

津田 (2002): カーネル設計の技術, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2002) 予稿集, 1-10.

21

津田 (2003): カーネル法の理論と実際, In 甘利他: パターン認識と学習の統計学 (統計科学のフロンティア 6), 岩波書店.

22

K. Tsuda, S. Akaho, K. Asai (2003): The em Algorithm for Kernel Matrix Completion with Auxiliary Data, J. of Machine Learning Research, 4, 67-81.

23

V.N. Vapnik (1995): The Nature of Statistical Learning Theory, Springer-Verlag.

24

V.N. Vapnik (1999): Statistical Learning Theory, John Wiley & Sons.

25

渡辺 (2001): データ学習とアルゴリズム (データサイエンスシリーズ 6), 共立出版.