Boolean Kernel Classifier : Support Vector Machineを用いたブール関数の帰納学習
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概要
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本論文は,ブール関数の帰納学習アルゴリズムBoolean Kernel Classifier(BKC)を提案する.BKCは,Support Vector Machine(SVM)を学習エンジンとして用い,ブーリアンカーネルを2つの目的で利用する.一つの目的は,SVMを任意の連言が張る特徴空間上で動作させるためであり,もう一つの目的は,容量制御のためである.SVMを用いて,特徴空間上の線形識別関数fを学習した後,長さが高々kの連言が張る部分空間への射影f^kを,ブーリアンカーネルを用いて計算し,経験損失を増加させない最小のkを求める.そして,kにより制限された部分空間で再学習を行い,より高い分類精度を持つ分類器を学習する.本論文は,このような学習アルゴリズムが,C4.5やNaive Bayes Classifierよりも優れた性能を有することをランダムに生成したブール関数の学習実験により示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-03-04
著者
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