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　データ解析の手法については根本的に勉強不足なので最近学んだことをメモとして残します。
　カーネル法は非線型なデータを線型構造に変換して分類しやすくするための方法です。そのために次元を追加して高次の特徴空間に写像することを行います。次元追加に伴う計算量の増加を抑えるために内積を使います（何故内積を使うのかは勉強不足のため不明）。データの変換と内積のような計算を組み合わせた関数をカーネル関数といいます（何故カーネルっていう名前が付いているのかも不明。小さいから？核となっているから？かしら）。
　サポートベクターマシン(SVM)とは，クラスの分類を行うための手法で，昔は線型的な分類を行うために使われてきましたが，カーネル法を導入することによって非線形のデータに対しても分類を行えるようになりました。SVMはクラス間のマージンを最大にするような計算をします。（参考文献：Rとカーネル法・サポートベクターマシン，PDF)
　

サポートベクターマシン入門

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音響学会で発表するため火曜から木曜まで大阪に行ってました。会場の関西大学は丘の上にあり、見晴らしがよかったです。一日目の午後に私と共同研究者の発表があり、無事に終えて、親しくしていただいている先生方と京料理やで打ち上げ。二日目はホテルに篭って論文書き。三日目は共同研究者の発表のサポートとビギナーズセミナーに参加した。往復でのぞみに乗ったので、Yahoo! BBモバイルと電源が使えて快適でした。

新しいアイディアを思いつくための方法の一つ。確か孫正義氏が若い時に実践したと著書に書いてあったと思う。名前は勝手につけました。全く関係ない事柄AとBを足し合わせて、何か生まれる可能性があるかどうかを考える方法。例えばリンゴとモーターで自動皮むき機、など。