重み付き最尤推定量を用いた能動学習のアルゴリズム

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概要

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本論文では, システムの入力と出力との間に成立する条件につき確率分布を, 入力分布を適切に選択することにより, 学習データから推定する問題を議論する.観測者がシステムへの入力を選択できるような学習方式を, 能動学習という. 本論文では, 学習を行うときに設定したモデルは, 一般には間違っているという現実的な仮定を採用する.モデルが間違っているときに能動学習を行うと, 最尤推定量は一般に一致性をもたない.そこで, 一致性を回復するために, 重み付き最尤推定量を用いた能動学習のアルゴリズムを提案する.また, そのアルゴリズムの汎化誤差を, 統計的漸近論を用いて計算する.さらに, 簡単な数値実験を行い, 漸近論による解析結果の妥当性について考察する.
日本計算機統計学会の論文
1999-10-25

著者

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