2020年度春夏学期月曜3限「統計解析」(学部)「統計解析II」(大学院)@基礎工B104 は、機械学習のためのカーネルに関しての講義を行います。今回も単元ごとの復習ビデオを提供する他、書籍出版(機械学習の数理100問シリーズ)の準備として、ビデオ、問題、解説を逐次公開していきます。フィードバック情報をいただき、書籍に反映していければと考えています。
- 正定値カーネルの理論
- 多変量解析への応用
- サポートベクトルマシンへの応用
- ヒルベルト空間
- 再生核ヒルベルト空間
- リッジ回帰、平滑化スプライン、加法モデルへの応用
- 関数の複雑さと汎化の理論、ラデマッハ複雑度
- HSIC(1) 平均の概念の導入
- HSIC(2) 独立性検定
- グラフィカルモデルの学習への応用
- ガウス過程(1) 定義と性質
- ガウス過程(2) ガウス過程の計算とスパース近似
- ガウス過程の応用
- ベイズ深層学習
参考図書
- 赤穂昭太郎: カーネル多変量解析 (2008)
- 福水健次: カーネル法入門 (2010)
- 金森敬文: 統計的機械学習 (2016)
- 持橋、大羽: ガウス過程 (2019)
- 須山敦志: ベイス深層学習 (2019)