今回は特に、ラグランジュ未定定数法と双対定理については、内容を諳んじれるように頭に叩き込むようにしました。参考書がないと内容が出てこないので。libsvmなどのライブラリを自分でも使い始めたので、パラメータとSVMの汎化性能については身を持って知ることができた点は良かったと思っています。勉強会では、特にカーネルの選び方について、参加者の間でも熱い議論が交わされました。僕は資料に「ガウスカーネルだけで問題ないでしょ?」的なことを書いていたんですが、僕の前の発表でその説は叩きのめされ、僕も考えを改めることになりました。第3章6節には、畳み込みカーネルという(実数ベクトル以外の)構造化データに対するカーネルの例が上げられています。このような例を見たのは初めてで、なるほどガウスカーネル以外のカーネルも重要なのだなあと実感することができました。実数ベクトルではガウスカーネルが使われることが多いと思うのですが、多項式カーネルの方が綺麗に線形分離できるケースもあるだろうという意見もありました。いうケースもあるかもしれない、とは思うのですが、いまいち実例が思いつきません。スイスロールを例に上げると、ちょうどスイスロール上の境界線で線形分離できるようなカーネルを見つける、みたいなイメージでしょうか。このあたりも今後実践経験で学んでいければよいな、と思います。(1)はてなブログをはじめよう!thorikawa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。