重回帰分析に基づいた帰納学習アルゴリズム
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概要
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学習には記号学習とパターン学習がある. 記号学習とは人工知能の帰納学習等であり, パターン学習は多変量解析やニューラルネットワーク等である. 本論文では誤差がほぼ最小の命題を求める記号学習アルゴリズムを提示する. 具体的には重回帰分析に基づく帰納学習アルゴリズムを提示する. アルゴリズムの概要は, データ (連続属性,離散属性) を2値化し, 重回帰分析を行い線形関数({0,1}^n→{0,1})を得, この線形関数をブール関数で近似することである. このアルゴリズムが人工知能の帰納学習の代表的アルゴリズムであるC4.5より優れていることを比較実験で示す. 重回帰分析は最小2乗法であり, 線形関数のブール関数近似は無差別原理を用いると準最ゆう法であることが証明できる. 従って本アルゴリズムの原理は最小2乗法と準最ゆう法となるが, これらはパターン学習の原理であるから, 本アルゴリズムはパターン学習の原理で記号学習のアルゴリズムが得られることを意味する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-25
著者
-
月本 洋
(株)東芝システムソフトウエア技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝 研究開発センターシステム技術ラボラトリ
-
森田 千絵
株式会社東芝研究開発センター
-
下郡 信宏
(株)東芝研究開発センター
-
月本 洋
東京電機大学
-
月本 洋
東芝研究開発センター
-
月本 洋
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝
-
月本 洋
(株)東芝
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