カーネル法

カーネル法と呼ばれる一連の機械学習の分野が急速に発展した背景にはやはり

サポートベクターマシン

と呼ばれる分類アルゴリズムが非常に高い予測精度を示すことが明らかになったことが挙げられます。

このサポートベクターマシン
は７０年代にVapnikらが提案したOptimal Hyperplane Classifier(OHC)を非線形化したもので、なんと

２０年！

もかけて、線形判別から非線形判別に拡張したことになります。

この間、世界では神経回路を数理的に模したニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムが席巻しており、その問題点も指摘し始められた時期にちょうど登場してきたことになります。

数学的にはサポートベクターマシンに類似した形で主成分分析などの他の多変量解析の手法にも大きな影響を与えました。

現在もその発展は続き、応用先に応じて様々な「カーネル」が提案されてきました。

これらの手法を総称して、「カーネル法」と呼ばれるようになりました。