複数の予測戦略を統合する実時間予測アルゴリズム
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概要
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ある情報源が生成する事象を逐次的に予測する問題について, Cesa-Bianchiらは, 複数の予測戦略がそれぞれ出力した予測を統合し自らの予測を決定するという予測アルゴリズムのモデルを提案した. このモデルでは, 各予測戦略と予測アルゴリズムの損失は予測を誤る回数の期待値で評価され, 予測アルゴリズムの目標は, 最適な予測戦略との損失の差を最小にすることである. 本稿ではこのモデルを拡張し, 予測戦略と予測アルゴリズムは, 予測の他に予測に関する確信度を表すパラメータ (賭金) も出力することとし, その損失を失われた賭金の量で評価する. このモデルの下でも, 各予測戦略の出力する賭金の時系列がすべて等しい場合には, Cesa-Bianchiらの手法を用いて, 予測戦略に依存する最適な予測アルゴリズムと, 予測戦略に依存しないほぼ最適で効率の良い予測アルゴリズムが構成できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
-
瀧本 英二
九州大学大学院システム情報科学研究院情報理学部門
-
丸岡 章
東北大学大学院情報科学研究科
-
瀧本 英二
東北大学大学院情報科学研究科
-
田近 一郎
東北大学大学院情報科学研究科情報基礎科学専攻
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