「パターン認識と機械学習(PRML)」 読書会 #9 (7章 サポートベクトルマシン)

PRML 読書会 第9回@サイボウズ・ラボに会場係 兼 Chapter 7.2 担当として参加。
って、もう1ヶ月以上も前のことなので、簡単に。

  • RVM は名前を SVM に似せているだけの全く別物。むしろ線形回帰。「使われてるとしても、他の名前なんちゃう?」「あれ? RVM の中の人、ビショップと同じ会社……」とか話してたら、しましまさんに「RVM というより,Sparse Bayesian Learning という呼び方がメジャーになってきているかも」というコメントいただいて超納得。
  • 演習 7.12 で、原書サポートにある解答の途中式とどうしても一カ所符号があわなくて、かつ原書の通りだと答えもあわないので、解答が間違ってると言いつつ、もう一度計算し直してみます、と しましまさんに約束したのに、まだやってない……
  • SVM のサポートベクトルには「マージン境界上」という意味があったけど、RVM の関連ベクトルにはそういう幾何的な意味はあるの? 図7.9 の3個の関連ベクトルはどうしてこの3個なの? とか話していたら、後で tsubosaka さんに 多項式回帰モデルのときに(エビデンスから決まる)次数が 3 だったね、とフォローをもらって、本当につながりがあるかはおいときつつ、微妙に腑に落ちた。
  • PRML で VC 次元がさらりと紹介だけなのはまあしょうがないとしても、SMO はちゃんとやってほしかったなー。読書会では thorikawa さんが フォローしてくださってたから、よかったものの。え? 紙数が足りない? あーそれなら RVM 削(ry


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第9回の非公式副読本は 「サポートベクターマシン入門」だった模様。