不定値カーネルを伴うサポートベクターマシンに対するカーネル最適化
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概要
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サポートベクターマシン(SVM)は2値分類問題を解くための手法である.SVMにおいて最も重要であるのは,適したカーネル行列の選び方であり,一般に半正定値のものが用いられる.しかし不定値のカーネル行列がデータの特性を表していることも多く,その場合のSVMのための様々な手法が考えられている.本論文では,その手法の一つであるLuss and d'Aspremondtのモデルを紹介し,その解法として射影勾配BB法を提案する.また,Lussらのモデルは計算量の点で問題があることから,その修正として新たなモデルを定式化し,数値実験により識別能力を評価する.
- 2012-12-00
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