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カーネル多変量解析・英文索引

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 1120
1 vs all(rest)120
1 class nu-support vector machine1クラスサポートベクトルマシン107
ε-insensitive functionε-不感応関数99
ν-support vector machineν-サポートベクトルマシン104
ν-support vector regressionν-サポートベクトル回帰105
ν-trickν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 kernelANOVA 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
ISOMAP56
J
K
Karush-Kuhn-Tucker conditionKKT条件92
kernel CCAカーネルCCA74
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ICA82
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PCA44
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 methodk-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 regularizationL1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 operatorlasso113
least square method最小二乗法14
leave-one-out boundleave-one-out バウンド96
leave-one-out crossvalidationleave-one-outクロスバリデーション36
leave-one-out lemmaleave-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 many120
MAP estimationMAP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25,155
positive semidefiniteness半正定値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 kernelp-スペクトルカーネル142
p-suffix kernelp-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 optimizationSMO111
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 dimensionVC次元189
VC dimension=Vapnik-Chervonenkis dimension
W
well-posed良設定167
X
Y
Z

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Last-modified: 2010-08-04 (水) 14:06:44