統計学輪講（第２０回）

日時　　  2001年9月18日（火）　15時00分〜15時50分
場所　　  経済学部5階視聴覚室
講演者　　小林  景(計数M2)
演題　    Support Vector Machineのパラメータ選択

概要
  ＳＶＭ(Support Vector Machine)は，Vapnikにより提案された
パターン認識における学習手法のひとつであり，既存の学習機械や
統計的判別法に比べて，文字データなどの高次元入力データに対して
非常に高い判別能力を持つことが知られている．しかし，構成可能な
判別曲面の多様性ゆえにover fittingの問題が深刻であり，ＳＶＭの
誤り許用度を設定する変数のとり方によって，テストデータの誤判別率が
大きく変化する．
  本発表では、ＳＶＭをregularizationの枠組で解釈することによって，
ＡＢＩＣ，ＲＩＣ等の手法を用いてこの変数を選択する方法を提案する．
さらに，同様の手法を用いてkernel関数内の変数や、kernel関数自体を
選択することを試みる．