モデル選択基準を用いた非線形識別関数の構成
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概要
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パターン認職でよく用いる腺形や二次識別関数はデータの分布に正規性を仮定できない場合、十分な識別率が得られないことがある。そこで、本研究では、データの分布によらず、Bayes基準で最適に近い識別規則となる非線形識別関数の構成方法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
佐藤 学
東北大学工学研究科
-
外山 淳
北海道大学大学院情報科学研究科
-
外山 淳
北海道大学
-
工藤 峰一
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
新保 勝
北海道情報大
-
佐藤 学
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
佐藤 学
東北大
-
工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
-
新保 勝
北海道大学大学院工学研究科
-
新保 勝
北海道大学
-
佐藤 学
北海道大学大学院博士課程
-
工藤 峰一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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