カーネル法(カーネルほう、英: kernel method)はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。 パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像(特徴写像)によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ(一般に非線形写像が使われる)、それに対応してデータの多様な構造を見いだすことができる。

Property Value
dbo:abstract
  • カーネル法(カーネルほう、英: kernel method)はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。 パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像(特徴写像)によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ(一般に非線形写像が使われる)、それに対応してデータの多様な構造を見いだすことができる。 (ja)
  • カーネル法(カーネルほう、英: kernel method)はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。 パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像(特徴写像)によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ(一般に非線形写像が使われる)、それに対応してデータの多様な構造を見いだすことができる。 (ja)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageID
  • 1432305 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 1917 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 91871528 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
prop-en:wikiPageUsesTemplate
dct:subject
rdfs:comment
  • カーネル法(カーネルほう、英: kernel method)はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。 パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像(特徴写像)によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ(一般に非線形写像が使われる)、それに対応してデータの多様な構造を見いだすことができる。 (ja)
  • カーネル法(カーネルほう、英: kernel method)はパターン認識において使われる手法の一つで、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するものである。よく知られているのは、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法である。 パターン認識の目的は、一般に、 データの構造(例えばクラスタ、ランキング、、相関、分類)を見つけだし、研究することにある。この目的を達成するために、 カーネル法ではデータを高次元の上へ写像する。特徴空間の各座標はデータ要素の一つの特徴に対応し、特徴空間への写像(特徴写像)によりデータの集合はユークリッド空間中の点の集合に変換される。特徴空間におけるデータの構造の分析に際しては、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。特徴写像としては多様な写像を使うことができ(一般に非線形写像が使われる)、それに対応してデータの多様な構造を見いだすことができる。 (ja)
rdfs:label
  • カーネル法 (ja)
  • カーネル法 (ja)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is owl:sameAs of
is foaf:primaryTopic of