確率モデルの学習方式と診断への応用
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概要
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This paper describes an inductive learning method in probabilistic domain. It acquires an appropriate probabilistic model from a small amount of observation data. In order to derive an appropriate probabilistic model, a presumption tree with least description length is constructed. The description length of a presumption tree is defined as sum of the code length and the log-likelihood. Using the derived presumption tree, the probabilistic distribution of future events can be presumed appropriately. This capability enables improving the efficiency of certain kinds of performance systems, such as diagnostic systems, that deal with probabilistic problems.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 1992-09-01
著者
-
田中 みどり
Nec C&c研究所
-
古関 義幸
日本電気(株)C&Cシステム研究所
-
田中 みどり
日本電気(株) C&C研究所
-
中莖 洋一郎
日本電気(株)C&C研究所
-
古関 義幸
NECヒューマンメディア研究所
-
古関 義幸
日本電気(株)c&c研究所
-
古関 義幸
日本電気 C&cメディア研
-
中茎 洋一郎
日本電気(株)c&c研究所
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