線形ランキング関数の学習容易性
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では、n次元ユークリッド空間から{1, 2, …, k}への線形ランキング関数の学習容易性について考える。関数の学習し易さを表す指標と考えられるグラフ次元が、線形ランキング関数の場合Θ(n+k)であることを示す。示されたグラフ次元は、k-1個の線形識別関数を使って決定リストの形で自然に定義されるk値関数のグラフ次元Θ(nk)と比べて、漸近的な評価では明らかに小さいといえる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-08
著者
関連論文
- 複数アクションを選択するAdversarial Bandit問題について
- 自動リコメンデーション
- 自動リコメンデーション(データ・テキストマイニング)
- 多面体識別子族における識別子選択(一般セッション1,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
- 非確率的なmulti-armed bandit問題における分散投資の効果について(一般セッション4,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
- パッキングアライメントとその音楽マイニングへの応用
- Notes on Enumeration of Concepts in a Sperner Family Concept Class Using Subconcept Queries (Foundations of Theoretical Computer Science : For New Computational View)
- 部分クラスの複雑さと列挙法について
- 木構造データに対する頻出類似部分木の発見(テーマセッション,データ工学とメディア理解との融合)
- LA_001 繰返し表現木最小化アルゴリズム(A分野:モデル・アルゴリズム・プログラミング)
- 繰返し構造をもつラベル付順序木の簡潔な表現法(計算理論とアルゴリズムの新展開)
- 線形ランキング関数の学習容易性
- On NK-Community Problem (Theoretical Computer Science and its Applications)
- ランキング関数のオンライン学習について (計算機科学基礎理論とその応用)
- 両方向 N-gram 確率を用いた誤り文字検出法(自然言語処理)
- 節点包含制約を満たす頻出木マイニング
- ルールの予測精度と興味深さに関する検討(テーマセッション(1))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
- 両方向N-gram確率を用いた確率変化パターンによる誤り検出(テーマセッション(1))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
- 不特定サイトからのキーワード関連情報の抽出 (テーマ:特集「ウェブデータの知的処理」および一般)
- WWW上の広告におけるターゲティング手法
- 4.能動学習に関する計算論的学習理論の研究 (能動学習)
- 1.能動学習概要 (能動学習)
- 0.特集「能動学習」の編集にあたって (能動学習)
- ブール変数実数多項式による嗜好関数の学習
- DNFで表現される多次元実数領域の学習について
- d項関係の学習
- 平面上の任意の向きの長方形のPAC学習について
- 超矩形による貪欲被覆学習の効率的実装と実データによる性能評価(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
- 木構造データに対する頻出類似部分木の発見(テーマセッション,データ工学とメディア理解との融合)
- 節点包含制約を満たす頻出木マイニング
- Closeness Centralityの高いノードを発見する高速アルゴリズム
- DNAシーケンスからの近似頻出パターンの発見 (「マルチエージェントの基礎理論とその応用」および一般)
- 1-Median問題の高速な近似アルゴリズム (特集 「Webと知識連携・統合,発想支援」および一般)
- マッチング選択多腕bandit問題の効率的解法アルゴリズム (特集 「Webと知識連携・統合,発想支援」および一般)
- Capped Hedge Algorithmに関する一考察 (「メディアとAI」および一般)
- 順列バンディット問題における新しいUCB型アルゴリズム(一般)