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TOPカーネル
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開始行:
* TOPカーネル (tangent vectors of posterior log-odds kern...
\(\mathbf{x}\) から \(y=\{+1,-1\}\) のクラス変数を予測す...
事後対数オッズ比を
\[v(\mathbf{x},\theta)=\log(\Pr[y=+1|\mathbf{x},\theta])-...
を微分した TOP(Tangent vectors Of Posterior log-odds) は
\[f_{\theta}(\mathbf{x})=[v(\mathbf{x},\theta),\frac{\par...
TOPカーネルは次式：
\[k(\mathbf{x}_i,\mathbf{x}_j)=f_\theta(\mathbf{x}_i)^\to...
>-- しましま
**関連項目 [#b5df2bc1]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[TOP kernel]]
-[[tangent vectors of posterior log-odds kernel]]
#br
-[[カーネル]]
#br
-[[検索:TOPカーネル]]
**リンク集 [#tc1e5a66]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
**関連文献 [#pf100dbe]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-基本文献~
K.Tsuda, M.Kawanabe, G.Rätsch, S.Sonnenburg, K.-R. Müller...
[[GoogleScholarAll:A New Discriminative Kernel from Proba...
-津田宏治 "カーネル設計の技術" IBIS2002, pp.1-10 (2002)
終了行:
* TOPカーネル (tangent vectors of posterior log-odds kern...
\(\mathbf{x}\) から \(y=\{+1,-1\}\) のクラス変数を予測す...
事後対数オッズ比を
\[v(\mathbf{x},\theta)=\log(\Pr[y=+1|\mathbf{x},\theta])-...
を微分した TOP(Tangent vectors Of Posterior log-odds) は
\[f_{\theta}(\mathbf{x})=[v(\mathbf{x},\theta),\frac{\par...
TOPカーネルは次式：
\[k(\mathbf{x}_i,\mathbf{x}_j)=f_\theta(\mathbf{x}_i)^\to...
>-- しましま
**関連項目 [#b5df2bc1]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[TOP kernel]]
-[[tangent vectors of posterior log-odds kernel]]
#br
-[[カーネル]]
#br
-[[検索:TOPカーネル]]
**リンク集 [#tc1e5a66]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
**関連文献 [#pf100dbe]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-基本文献~
K.Tsuda, M.Kawanabe, G.Rätsch, S.Sonnenburg, K.-R. Müller...
[[GoogleScholarAll:A New Discriminative Kernel from Proba...
-津田宏治 "カーネル設計の技術" IBIS2002, pp.1-10 (2002)
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