統計学輪講（第２回）

日時    2002年 4月16日(火)    15時50分〜16時40分
場所    経済学部新棟３階第３教室
講演者  小林　景(数理情報D1)
演題    新しい多値判別Support Vector Machineの提案と妥当性の評価

概要： 
Support Vector Machine(SVM)は二値判別のための学習アルゴリズム
の一つで，その汎化能力の高さから，非常に幅広い分野で応用されて
いる．本発表では、多値判別のための新しいＳＶＭを提案する．また，
統計的学習理論における２値判別の経験リスク最小化原理（ＥＲＭ原理），
構造リスク最小化原理（ＳＲＭ原理），Vapnik Chervonenkis次元（ＶＣ
次元）などの定義をクラス数３以上の場合に拡張し，それらの妥当性を
示す．さらに，新しく定義した多次元ＶＣ次元を用いて新しい多値判別
ＳＶＭについてＥＲＭ原理の一致性が成立することを証明する．