サポートベクターマシン入門しなおし

久々にサポートベクターマシン入門を読んだ。読んで字のごとくサポートベクターマシン(サポートベクトルマシン、SVM、Support Vector Machine)の入門書だ。
3年前に読んだときは機械学習の知識に乏しかったのでかなり苦労したのだが、今見返したら結構すらすら読めた。意外と成長してるかも。

本書は、大雑把に

1: イントロ
2: 線形識別器
3: カーネル設計
4: 汎化
5: 最適化
6: SVMについて
7: 実装

というきれいな構成をしている。2章で識別モデルの基本であるパーセプトロンを解説し、その拡張として自然にSVMが導入されるのでわかり易い。3-5章はSVMの土台ともいうべきパートで、それらを学んだ上で6章のSVMに話が繋がっていく。7章は具体的なパラメータの最適化の手法としてSMOアルゴリズムが紹介されている(サンプルコードあり)。
実際SVMを作りたいだけなら6章、7章を読むだけでも十分な気がする。(それだと作れた、というだけで応用が効かないのでオススメはしないけど。。)
とりあえず中々の良書だと思うのだが、なんとなく翻訳がぎこちない感じがした。中には誤訳？と思える箇所もあり、ある程度知識がある人が読む分には問題ないと思うが、初心者にはきついかもしれないなあ。というか初心者だった以前の私は大いにつまずいたのだが。
そんなこんなで以前は2章までで挫折してパーセプトロンを作って満足していたのだが、読み返したら意外といけそうだったよ、という話。