y-tana https://blog.hatena.ne.jp/y-tana/ たなちゅ〜の備忘録 https://www.y-tana.net/ 機械学習 読書メモ カーネル多変量解析 1 の読書メモ．データの解釈しやすさを保ちつつ非線形データに対応するカーネル法の基礎を知ることを目的に読み進めた．後半の理論的な部分に関しては自らの浅学な部分が災いし理解に至らず．今後の自分に期待． 以下に同書籍の気になる点（メモ）を列挙する． § 3：固有値問題を用いたカーネル多変量解析 低次元構造抽出の際に分散を考える理由（P.42） データ圧縮のため低次元構造を抽出する際は，以下の２つの基準から最適化を行う．なおいずれの基準においても結果は同じになる． 低次元に射影した時に，分散が最大となるようにする． 低次元構造で元のデータを近似した際にその二乗誤差が最小となるよう… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.y-tana.net%2Fentry%2F200921_Akaho-KernelMultiVariateAnalysis" title="【読書メモ】カーネル多変量解析 - たなちゅ〜の備忘録" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2020-09-21 16:00:01 rich https://www.y-tana.net/entry/200921_Akaho-KernelMultiVariateAnalysis 1.0 100%