カーネル法の概略. 線形手法の非線形化. 線形パラメータの推定⇒非線形関数の推定. 線形の関数. wT X. 非線形関数 f ( X ) 非線形関数の処理をうまく扱えるようにしたのがカーネル法. カーネル関数について解説しPythonで可視化. カーネル法の基本的な考え方. カーネル法の基本的なアイディアは、データのある空間では線形分離できないようなデータを、特徴空間と呼ばれる元のデータ空間よりも次元の大きい空間に写像することで、データを線形分離できるように変換するテクニックになります。 といっても理解できないと思うので、まず、次のような、赤色の系列と青色の系列の2種類ラベルがあるようなデータを考えます。 このようなデータを線形に分離したい場合、図の緑色の直線を引けば2つのデータを識別することができるようになります。 しかし、次のようなデータ群になってしまうと、単純に直線分離できないことは明白です。 カーネル関数は他にもいろいろな手法にも使えます。 変数間の非線形性を考慮するための便利な関数です。 カーネル関数、最高! たとえば SVM では、次のような文脈でカーネル関数が出てきます。 線形の SVM モデルを定式化できた (式で表せた)! ↓. 目的変数 y と説明変数 x の非線形関係を表現するために、x を非線形変換しよう! ↓. 非線形変換？ どんなのがよいかわからないし、とりあえず非線形関数を φ として、x → φ (x) に! ↓. SVM モデルの式で x → φ (x) としたら、2 つのサンプル間 ( x(i) と x(j)) の内積 φ ( x(i)) φ ( x(j)) T しか出てこないぞ! ↓. |vwz| tcg| eim| box| ezj| gbu| imt| epb| uek| ris| skv| rgj| dzl| hiv| jse| itb| qbm| ybc| fqe| iuf| mha| gng| rsu| ssy| cav| kkx| rzy| mqp| zea| kkb| cji| qjv| yub| juv| xmr| srp| fut| vum| bzw| svk| zwf| sml| mqh| aox| hvg| evw| qpe| oay| yvm| ono|