保護中: 機械学習における等式制約付き最適化問題の最適性条件
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される制約付き機械学習における等式制約付き最適化問題の最適性条件(不等式制約付き最適化問題、有効制約法、ラグランジュ乗数、1次独立、局所最適解、真凸関数、強双対性定理、ミニマックス定理、強双対性、大域的最適解、2次の最適性条件、ラグランジュ未定乗数法、勾配ベクトル、1次の最適性問題)
ミニマックス定理
保護中: 統計数学理論によるν-サポートベクトルマシンの概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計数学理論によるν-サポートベクトルマシンの概要(カーネル関数、有界性、経験マージン判別誤差、バイアス項なしモデル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、一様バウンド、統計的一致性、C-サポートベクトルマシン、対応関係、統計モデルの自由度、双対問題、勾配降下、最小距離問題、判別境界、幾何学的解釈、2値判別、経験マージン判別誤差、経験判別誤差、正則化パラメータ、ミニマックス定理、グラム行列、ラグランジュ関数)
保護中: 統計数学理論によるC-サポートベクトルマシンの概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計数学理論によるサポートベクトルマシン C-サポートベクトルマシン(サポートベクトル比、マルコフの不等式、確率不等式、予測判別誤差、１つ抜き交差確認法、LOOCV、判別器、相補性条件、主問題、双対問題、最適解、1次凸最適化問題、判別境界、判別関数、ラグランジュ関数、極限条件、スレイター制約想定、ミニマックス定理、グラム行列、ヒンジ損失、マージン損失、凸関数、ベイズ誤差、正則化パラメータ)