r-of-k閾値関数に対するブースティングを用いた学習
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概要
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本研究では,学習対象の関数がr-of-k閾値関数であるときにブースティング技法のさらなる改良を考える.r-of-k閾値関数とはk個の変数からなる論理関数であり,それらの値の内少なくともr個以上が正であるときに"+1"を返し,それ以外の場合,"-1"を返す.r-of-k関数のm個の例,および,弱仮説としてリテラルが与えられたとき,ブースティングアルゴリズムの多く(例:AdaBoost[6]),O(K^2logm)回のくり返しで無矛盾な仮説を構成する.本研究では,AdaBoostの改良版(confidence-rated AdaBoost[11]またはInfoBoost[1])が,O(krlogm)回のくり返しで無矛盾な仮説を構成することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-18
著者
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