カーネル法とカーネルトリック — 高次元写像を計算せずに非線形分類を実現する
平面に散らばった赤と青の点を、1本の直線できれいに分けたい——機械学習の入門で最...
SVM（サポートベクターマシン）の理論と双対問題を導出する
サポートベクターマシン（Support Vector Machine, SVM）...
One-Class SVMの理論と実装 — カーネル法による異常検知
異常検知では「正常データの境界を学習する」ことが基本的なアプローチです。しかし、...
カーネルリッジ回帰とRKHSの理論を解説
カーネルリッジ回帰（Kernel Ridge Regression, KRR）は...
カーネル法の理論（カーネルトリック）を導出して理解する
線形モデルはシンプルで解釈しやすい一方、現実のデータは線形では捉えきれない複雑な...
多出力ガウス過程(MOGP)の理論と実装を解説
多出力ガウス過程(Multi-Output Gaussian Process, ...
カーネルリッジ回帰の理論と実装をわかりやすく解説
カーネルリッジ回帰(Kernel Ridge Regression)は、リッジ回...
【機械学習】グラム行列(Gram Matrix)の定義や性質まとめ
カーネル法について学習すると必ず登場するグラム行列(Gram Matrix)につ...
【機械学習】Pythonで基底関数を描写して理解する
機械学習分野で登場する、基底関数(basis function)について、整理し...
ガウス過程回帰の理論と実装をわかりやすく解説
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR...