遠近の定義として、ヒルベルト空間がきちんと支えてくれるような遠近定義であるかどうかの議論ができたり、複数の遠近の定義の異同を、関数が収まっている空間で議論することも可能になる、というメリットがあるさらに、応用上のメリットも。theoremというすごい定理があることで、何かを最小化して答えにしよう、限られた数の標本でそれをやろう、という作戦がどうして効を奏するのかに根拠を与えてくれる。観察に乱雑項が含まれるときに、推定したり分類したりして、予測もしたいことがある。そのときに予測の期待値の計算を支えてくれるのもカーネル関数。ノンパラメトリックな分布推定をすることがどうしてできるのかを支えているのもカーネル関数カーネル関数を使った応用手法はたくさんあり、そうやっても大丈夫なのは、「カーネル関数について知られている以上のような諸々の性質」があるからであって、そこのあたりを、意識しないで活用しつつ、正定値カーネルかどうかだけを気にしておけばよくしてくれるメリットがあるここまで辿った上で、以下を読むカーネル法では、遠近関係を気にする対象がある。その対象の遠近を決める関数がカーネル関数。この遠近の程度を、対象に対応する関数の内積であると考えるのがカーネル法。したがって、対象は集合の1要素だったのだが、それに対応する関数にしてやって、その内積に切り替えている。この「対応する関数」たちは、空間の点(内積を持つのでベクトル)になるのだが、この空間が(関数の)ヒルベルト空間である。spaceという単語は知っているとよいと思う。いう2変数関数である、と言っている。f(x_2)]と書くとする。これがreproducingな性質。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。