忘却係数を持つサポートベクトルマシンの統計的解析
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概要
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サポートベクトルマシン(SVM)は通常バッチ処理で学習されるが,学習すべき目標が時間変化する状況では何らかの工夫が必要になる.本研究では適応フィルタにおけるRLSアルゴリズムと同様に忘却係数を導入し,SVMの性能への影響を解析した.具体的には,入力空間が1次元の場合について,平均汎化誤差を導出した.忘却係数を持つSVMにおいては通常のバッチ学習やオンライン学習と異なり,例題数が無限に増えても平均汎化誤差は零には収束しない.この解析結果は,計算機実験により確認された.
- 2008-03-05
著者
-
船谷 浩之
京都大学大学院情報学研究所
-
池田 和司
京都大学大学院情報学研究所
-
池田 和司
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
野村 佳彦
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
池田 和司
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
船谷 浩之
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
船谷 浩之
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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