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J-GLOBAL ID：201702284276662960   整理番号：17A0864241

非線形回帰における関連情報へのカーネル特徴ベクトルの共分散演算子の主固有関数の貢献

On Contributions of Principal Eigenfunctions of Covariance Operator of Kernel Feature Vectors to Relevant Information in Nonlinear Regression

著者 (3件)： YUKAWA Masahiro (Keio Univ., Kanagawa, JPN) ,  MUELLER Klaus-Robert (Berlin Inst. of Technol., Berlin, DEU) ,  MUELLER Klaus-Robert (Korea Univ., Seoul, KOR)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 96(CAS2017 1-23)  ページ： 81-85  発行年： 2017年06月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *主成分分析 ,  ベクトル ,  固有関数 ,  共分散 ,  Hilbert空間 ,  *回帰モデル ,  改変 ,  演算子 ,  回帰分析 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： *カーネル主成分分析 ,  特徴ベクトル ,  *非線形回帰モデル ,  線形化 ,  線形回帰

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (7件)：

• B. Sch?lkopf, A. Smola, and K.-R. M?ller, ”Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem,” Neural Computation, vol.10, pp.1299-1319, 1998.
• K.-R. M?ller, S. Mika, G. R?tsch, K. Tsuda, and B. Sch?lkopf, ”An introduction to kernel-based learning algorithms,” IEEE Trans. Neural Networks, vol.12, no.2, pp.181-201, Mar. 2001.
• M. L. Braun, J. M. Buhmann, and K.-R. M?ller, ”On relevant dimensions in kernel feature spaces,” Journal of Machine Learning Research, vol.9, pp.1875-1908, 2008.
• D. G. Luenberger, Optimization by Vector Space Methods. New York: Wiley, 1969.
• M. Yukawa, ”A new stream of nonlinear adaptive signal processing technique : An application of reproducing kernel,” Proc. IEICE, vol.97, no.10, pp.876-882, Oct. 2014, in Japanese.

タイトルに関連する用語 (7件)： 線形回帰 ,  関連情報 ,  カーネル ,  特徴ベクトル ,  共分散 ,  演算子 ,  固有関数