サポートベクターマシン入門读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 252页 | 2020 | 共立出版 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| JPY 4200 | 2020-02-20 … | 2020-03-08 … | 47 |
サポートベクターマシンは, 機械学習の近年の多くの革新の中でも中
心的役割を担い, カーネルに基づく手法, 統計学習などの多様な展開のルーツとなった. 本書は, この学習システムの骨組みを実に見事に解剖し, しかも, 最小のページ数で紹介する. サポートベクターマシンを中心とした学習マシンは, 第3世代の学習マシンとも言われる. 局所的最小に陥らず, 標本数に応じた統計学習が可能で, しかも, データ集合を用意しさえすれば, ほとんどパラメータのチューニングもなしに, 高い正当率のクラス分類ができる. しかし, これらの機構をすべてシステム内部にもつため, 旧世代のニューラルネットワークや決定木などの機構とは比べものにならないほど複雑となった. 少なくとも, カーネル(3 章), 凸2次計画法(5章), 汎化(4 章) について, まとまった知識を必要とする. カーネルでは, 20世紀初頭の量子力学で発展したヒルベルト空間を理解し, 汎化では, PAC学習の展開とマージンを理解する必要がある. また, 凸2!
次計画法では, 18 世紀のラグランジュ理論を学ばねばならない. 本書は, これらを独立に, 数学的な骨格をじかに見せることにより, 必要最小限提示する. そして, これらをローゼンブラットのパーセプトロンで有機的に結びつける. 本書の実にさまざまな場面でパーセプトロンが登場し, この線形マシンで説明するアプローチは非常に素晴しいものである.
サポートベクターマシンを学ぶ1つ目の意義は, サポートベクターマシンが統計学習理論に基づく学習システムで，現在の技術水準としての性能を発揮しながら，テキスト分類，手書き文字認識，画像分類，タンパク質配列分析などの現実的な問題へ適用できることである。2つ目に，現在発展を続けるカーネル法や他の統計学習などの共通のルーツであることである. したがって, サポートベクターマシンは機械学習での最も基本的な学習マシン, 当然細部まで知っておくべき学習マシン, という位置づけは当分普遍であろうと思われる.
洋書でサポートベクターマシンを扱った書物はいくつかあるが, 本書は研究者の間でも断突の売行きと信頼を獲得している. ただ, 内容的には抽象的で難解な部分もあり, 蛇足な部分も含めて, 訳者の理解の範囲内で, 訳注を欄外につけた. 全部で数百ヶ所程度はあると思う. 原著では, 付録のSMO のコードに説明はないが, 日本語版では訳注として説明した. また, 訳語で議論の余地のある訳語に関しても, 訳注で説明した.
統計学習やカーネル法での, この古典的名著を, ぜひとも日本の多くの人に紹介できればというのが動機であり, 定価も洋書の半額程度に抑えてある. SVMはすでに他の本で知っているからいいやという方には, ぜひとも, 4 章のデータ依存分析を一読されたい(訳者はここに最も感動した. Vapnikの理論でなぜ説明しきれていないのかがわかる). 計算機科学で, OS, 言語, ネットワークなどを知りつくし, 何か新たな分野をと考えている人には, 本書での議論は格好の材料ではないかと思う. 高校生で素養のある人などにも薦めたい. 大学などでの統計学はあまりにも簡単すぎてつまらないという方には, ぜひとも,
本書でのノンパラメトリック法に通じられることを薦める. 量子力学でヒルベルト空間になじみの方には, 核(カーネル) を使った実際例として興味深い内容ではないかと思う. また, そもそも, 20 世紀初頭に核(カーネル)の理論を研究し, 作用素環などに発展させたのが, あのフォン・ノイマンだということは, 計算機に興味のある人には感慨深いものかもしれない. また, 同じ著者らの姉妹作の「カーネル法」(日本語訳も近々, 同じ訳者)は, 本書の3章の内容を大幅に拡張したものである. カーネル法がいかに現代的な機械学習を発展させたかを描く.
作者简介リスティアニーニ,ネロ
イタリアのゴリジアで生まれた。イタリアのトリエステ大学、ロンドン大学ロイヤルハロウェイ校、ブリストル大学、カリフォルニア大学サンタクルーズ校で研究活動をしてきた。サポートベクターマシンの理論応用や他の学習システムに関する活発な若手研究者である。これらの分野において、多くの主要な国際会議や雑誌に研究を発表している
ショー‐テイラー,ジョン
イギリスのチェルテンハムで生まれた。ケンブリッジ大学、スロベニアのリュブリャナ大学、カナダのサイモンフレーザー大学、インペリアル大学、ロンドン大学ロイヤルハロウェイ校で研究活動をしてきた。ロンドン大学ロイヤルハロウェイ校の計算機科学科の教授である。現在、ヨーロッパ基金によるニューラル・計算論的学習に関する16大学協同研究のコーディネーターをしている
大北剛
1991年、東京大学の理学部情報科学...
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