グラム行列

アルゴリズム:Algorithms

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)
アルゴリズム:Algorithms

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)
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保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度

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おけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度(グラム行列、仮説集合、判別境界、過剰適合、マージン損失、判別関数、予測半正定値、普遍カーネル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、L1ノルム、ガウスカーネル、指数カーネル、2項カーネル、コンパクト集合、経験ラデマッハ複雑度、ラデマッハ複雑度、表現定理)
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