カーネル正則化のベイズ的解釈
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
この概念は、特定のカーネルを持つ正則化リスク関数の最小化が、ベイズ枠組みにおける最尤事後推定（MAP）を求めることと同等であることを示しています。具体的には、正則化項がパラメータの事前分布として解釈できることを意味します。
Summary
SVMなどのカーネル手法をベイズ事前分布の仮定の下でガウス過程と結びつける理論的枠組み。
Key Concepts
- ガウス過程
- 最尤事後推定
- 事前分布としての正則化
- カーネル法
Use Cases
- SVMの理論的基盤の理解
- カーネル回帰へのGP技術の適用
- 決定論的モデルの不確実性推定の導出