確率モデルの帰納的学習に関する考察
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概要
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帰納的学習においては,主に分類規則を学習対象とした研究がよく知られているが、この他に確率分布を学習対象とした研究も行われている.後者の研究分野の一つに,モデルベース診断における経験的知識を故障原因の確率分布として学習し,この分布を用いてテストを選択する診断システムの研究がある.これは,与えられたデータから推定木を生成しMDL基準で選択するという手法であるが、膨大な計算量がかかるため効率的な探索法が求められている.本研究では,MDL最小となる推定木を探索する効率的なアルゴリズムを提案し,提案アルゴリズムが従来の探索法の問題点を補っていることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-23
著者
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