カーネル法

カーネル法

最も簡単なクラスタリング手法 K-means

機械学習のタスクの一つに、クラスタリングがあります。この記事では最も簡単な手法であるK-means 法を解説します。管理人の趣味で、カーネルk-means法も紹介します。
機械学習

2019年のまとめ

2019年のまとめと、来年の抱負記事です。今年最も読まれた記事や、もっと読まれても良い記事を残してます。
Python R

ベイズ線形回帰とEMアルゴリズム

EMアルゴリズムを応用して、ベイズ線形回帰のパラメーターを予測します。パラメーターを更新するための式を導出して、pythonで実装します。
Python R

主成分分析からカーネル主成分分析へ

テーブルデータがある時、データの雰囲気を掴む手法の一つに、主成分分析があります。線形代数の知識を使って主成分分析の原理(特異値分解)を解説します。カーネル法と主成分分析が分かると、カーネル主成分分析が理解できます。カーネル法は知っていると思ってカーネル主成分分析も解説します。
線形代数

線形空間(ベクトル空間)の解説

線形空間(ベクトル空間)についての解説記事です。線形代数が出来るうれしさを紹介した後、線形空間の定義、線形空間の例を紹介します。機械学習への応用についても少し触れています。
ガウス過程

ガウス過程入門

ガウス過程の入門記事です。ガウス過程の定義と、ガウス過程回帰の方法を紹介します。カーネルを使ってガウス過程を定義して、ガウス過程回帰を導出します。出てきた式の意味を解説しています。を解説しています。
機械学習

汎化性能、表現力はトレードオフな事が分かる記事

機械学習で必ず直面する問題の一つに過学習があります。過学習は、表現力が高すぎる故に起こる現象です。汎化性能が表現力とトレードオフである事を説明し。汎化性能を高める方法を解説します。
カーネル法

サポートベクトルマシン➂(サポートベクトル回帰)

サポートベクトルマシンを回帰問題に使う時はサポートベクトル回帰と呼びます。サポートベクトル回帰の原理を解説をします。サポートベクトル回帰は過学習しにくい訳を原理から解き明かします。カーネル回帰と比べて、圧倒的に汎化性能が高い事を実験で確かめます。
カーネル法

サポートベクトルマシン➁(幾何学的意味)

サポートベクトルマシンの幾何学的意味を説明します。マージン最大化と言う原理と、誤差関数を最小化する事が同じである事を解説します。また、サポートベクトルマシンをカーネル化する事で、非線形なデータも分類できることを解説します。
カーネル法

サポートベクトルマシン入門

サポートベクトルマシンの原理を解説します。サポートベクトルマシンの導出から始めて、サポートベクトルの意味について解説します。また、サポートベクトルマシンの持つスパース性についても解説します。
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