カーネル法を用いた回帰分析の予測精度について(一般セッション,パターン認識とメディア理解のフロンティアとグランドチャレンジ)

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概要

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複雑な非線形構造をもつデータから内在する情報を取り出す方法には、さまざまなものが提案されている。本報告では、カーネル法を用いた回帰分析を未知の関数を基底関数を用いて表現する方法として定式化し、標本化の過程を線形作用素として表す。この定式化により、未知の関数を正確に表現するための必要十分条件が求められる。また、加法的な雑音がある場合には、この条件を満たすとき、関数の推定が必ずしもうまくいかないことを示す。推定精度と汎化性能を向上させるためには、いくつかの方法が提案されているが、本報告では、それらに併せて、適切な小数のデータ点を選択することで推定精度と汎化性能が改善されることを示す。
2009-12-10

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