数値データからの帰納学習 : 論理関数による重回帰分析
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概要
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帰納学習の研究は数多くあるが、数値ダータからの帰納学習は少ない。本論文では数値データから論理命題を抽出する1手法を提示する。筆者は古典命題論理の論理関数の空間を拡張した空間に自然な距離を導入する事によって、論理関数の空間がユークリッド空間になることを示した。即ちブール代数のアトムに対応する論理関数が直交関数列になるわけである。この事実に基づき、本論文では多変量解析で使われる1次関数を論理関数に置き換えた重回帰分析を提示する。この手法はフーリエ解析の論理版とも見なすことができ、数値データからの論理命題の自動抽出(帰納学習)に有効がある。簡単な例で重回帰分析との比較を行なった。
- 1992-02-24
著者
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