ゼミナールI講演
日時
平成 20年1月 8日(火) 2限 (11:00 -- 12:30)
場所
L1
講演者
池田 和司
所属
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
講演題目
サポートベクトルマシンの平均汎化誤差
概要
サポートベクトルマシン (support vector machine, SVM) は， 学習において局所解に陥る心配がない，汎化能力に関する理論的裏づけがあるなどの利点を持ち， 応用面においてもこれまでの学習機械を凌駕する高い汎化能力を示している． しかし学習理論の多くは PAC 学習の枠組みに基づいており， そこで導かれた汎化誤差のバウンドは入力の分布によらない一種の最悪評価であるため， 実際の汎化誤差とは乖離しているといわれている． そこで本ゼミナールでは，SVM を簡単に紹介した後，より現実的な汎化能力を示す 平均汎化誤差に関する最近の研究成果を紹介する．
担当教官: 関 浩之・中村 嘉隆、司会：横矢直和
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平成19年度ゼミナールI担当