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カーネル多変量解析・英文索引 †

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本書には略語以外英文索引がありませんので主要語についてこちらに掲載いたします。

2009-01-08 版

アルファベット以外

1 vs 1		120
1 vs all(rest)		120
1 class nu-support vector machine	1クラスサポートベクトルマシン	107
ε-insensitive function	ε-不感応関数	99
ν-support vector machine	ν-サポートベクトルマシン	104
ν-support vector regression	ν-サポートベクトル回帰	105
ν-trick	νトリック	104

A

all-subset kernel	全部分集合カーネル	138
all-substring kernel	全部分文字列カーネル	141
ANOVA kernel	ANOVA カーネル	138

B

Bayes formula	ベイズの公式	31
Bochner's theorem	ボホナーの定理	127

C

canonical correlation analysis	正準相関分析	15,74
CCA	=canonical correlation analysis
classification	クラス識別	14
closs-validation	交差確認法	35
clustering	クラスタリング	15,63
complementarity condition	相補性条件	92
conformal transformation	コンフォーマル変換	125
convex function	凸関数	17
convolution kernel	畳み込みカーネル	127
cost	損失	5
cross-validation	交差確認法	35
curse of dimensionality	次元の呪い	9
cost	損失	5
cut	カット	66
CV	=crossvalidation
complementarity condition	相補性条件	92

D

datamining	データマイニング	2
diffusion kernel	拡散カーネル	129
discriminant function	識別関数	87
distance	距離	57
divergence	ダイバージェンス	131,162
double centralization	二重中心化	60
dual problem	双対問題	94,193
dynamic programming	動的計画法	136

E

ECOC	=error correcting output coding method
empirical risk	経験損失	177
error correcting output coding method	誤り訂正出力符号化法	120
expected risk	期待損失	177
exponential family	指数分布族	161
exponential kernel	指数カーネル	129

F

feature extraction	特徴抽出	20
Fisher information matrix	フィッシャー情報行列	134
Fisher kernel	フィッシャーカーネル	134
forward problem	順問題	166

G

Gauss kernel	ガウスカーネル	26
Gaussian process	正規過程	32,173
generalization error	汎化誤差	178
generalization performance	汎化能力	8
generative model	生成モデル	31
GP	=Gaussian process
gram matrix	グラム行列	25
graph structure	グラフ構造	144
Green function	グリーン関数	172

H

hard margin	ハードマージン	96
Hilbert space	ヒルベルト空間	149
Hoeffding inequality	ヘフディングの不等式	182
Huber's cost function	フーバーの損失関数	115

I

ICA	=independent component analysis
ill-posed	不良設定	167
independent component analysis	独立成分分析	79
information compression	情報圧縮	14
information geometry	情報幾何	131,160
inner product axiom	内積の公理	149
inverse problem	逆問題	166
ISOMAP		56

J

K

Karush-Kuhn-Tucker condition	KKT条件	92
kernel CCA	カーネルCCA	74
kernel feature analysis	カーネル特徴分析	114
kernel function	カーネル関数	6,21
kernel ICA	カーネルICA	82
kernel k-means method	カーネル k-平均法	64
kernel LDA	カーネル判別分析	72
kernel logistic regression	カーネルロジスティック回帰	117
kernel PCA	カーネルPCA	44
kernel regression	カーネル回帰	14
kernel trick	カーネルトリック	26
KFA	=kernel feature analysis
KKT	=Karush-Kuhn-Tucker condition
k-means method	k-平均法	63
Kullback-Leibler divergence	カルバックライブラーダイバージェンス	162

L

L1 regularization	L1正則化	112
Lagrange function	ラグランジュ関数	193
Lagrange multipler method	ラグランジュの未定乗数法	45
Laplacian eigenmap method	ラプラシアン固有マップ法	52
lasso	=least asbsolute shrinkage and selection operator
law of large numbers	大数の法則	176
LDA	=linear discriminant analysis
learning	学習	13
learning theory	学習理論	176
least asbsolute shrinkage and selection operator	lasso	113
least square method	最小二乗法	14
leave-one-out bound	leave-one-out バウンド	96
leave-one-out crossvalidation	leave-one-outクロスバリデーション	36
leave-one-out lemma	leave-one-outの補題	191
linear discriminant analysis	判別分析	15,69
linear model	線形モデル	4
linear programming	線形計画問題	90,113
linear regression	線形回帰	14
LLE	=locally linear embedding
locally linear embedding	局所線形埋め込み法	61
logistic model	ロジスティックモデル	117
LP	=linear programming

M

manifold	多様体	56
many vs many		120
MAP estimation	MAP推定	31
margin	マージン	96
marginalized kernel	周辺化カーネル	135
McDiarmid's inequality	マクダイアミッドの不等式	181
MDS	=multidimensional scaling
Mercer's thereom	マーサーの定理	158
model selection	モデル選択	34
multiclass classification	他クラス識別	117
multidimensional scaling	多次元尺度構成法	51

N

neighbor graph	近傍グラフ	57
neural network	ニューラルネットワーク	29
normalized kernel	正規化カーネル	125
novelty detection	新規性検出	106

O

outlier	外れ値	106
overfitting	過学習	8

P

PCA	=principal component analysis
piecewise linear error	局所線形誤差	87
polyhedtron theorem	多面体定理	114
polynomial kernel	多項式カーネル	28,137
positive definite matrix	正定値行列	49
positive definiteness	正定値性	25,155
positive semidefiniteness	半正定値性	155
posterior distribution	事後分布	31
primal problem	主問題	193
principal component analysis	主成分分析	15,42
probit model	プロビットモデル	117
projection theorem	射影定理	162
p-spectrum kernel	p-スペクトルカーネル	142
p-suffix kernel	p-接尾辞カーネル	142


Q

QP	=quadratic programming
quadratic error	二乗誤差	5
quadratic programming	凸二次計画問題	90

R

Rademacher complexity	ラデマッハー複雑度	183
radial basis function	動径基底関数	29
RBF	=radial basis function
regression	回帰	14
regularization	正則化	9,166
regularization parameter	正則化パラメータ	10
regularization term	正則化項	10
representer theorem	リプレゼンター定理	23,169
reproducing kernel	再生核	152
reproducing kernel Hilbert space	再生核ヒルベルト空間	152
reproducing property	再生性	151
ridge regression	リッジ回帰	14
risk	損失	5
RKHS	=reproducing kernel Hilbert space
robustness	ロバスト性	86

S

saddle point theorem	鞍点定理	194
Schoenberg's theorem	シェーンバーグの定理	128
SDP	=semidefinite programming
semidefinite programming	半定値計画問題	133
sequential minimal optimization	SMO	111
sigmoid kernel	シグモイドカーネル	29
similarity	類似度	50
SMO	=sequential minimal optimization
soft margin	ソフトマージン	97
sparsity	スパース性	86
spectral clustering	スペクトルラルクラスタリング	67
string kernel	文字列カーネル	140
suffix tree	接尾辞木	143
support vector	サポートベクトル	93
support vector domain description	サポートベクトル領域記述法	109
support vector machine	サポートベクトルマシン	88
support vector regression	サポートベクトル回帰	99
SVDD	=support vector domain description
SVM	=support vector machine
SVR	=support vector regression

T

teacher output	教師出力	14
tensor product	テンソル積	154
Tikhonov regularization	ティホノフの正則化	168
transduction	トランスダクション	50
translation invariant kernel	平行移動不変カーネル	127

U

V

Vapnik-Chervonenkis dimension	VC次元	189
VC dimension	=Vapnik-Chervonenkis dimension

W

well-posed	良設定	167

X

Y

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