MDL原理を用いた尤度推定法とデータ系列の分類への応用
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概要
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未知の確率分布Pに従う情報源から出力された系列xをトレーニング系列として用いて,与えられた系列zの対数尤度log P(z)を推定する問題に対して,複数の情報源モデルを重み付けして確率モデルを定めるContext Tree Weighting (CTW)法を利用した推定法が提案されている.これに対し,本論文では,MDL原理に基づいて最適な情報源モデルを1つ選ぶRissanenの符号化法で構成される確率モデルに基づいて対数尤度の推定を行う手法を提案する.計算機シミュレーションによって,提案手法による尤度の推定精度がCTW法を利用した手法よりも高いことを明らかにしている.また,提案手法をデータ系列の分類に応用し,実験によってその有効性を検討している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-23
著者
-
植松 友彦
東京工業大学工学部電気電子工学科
-
植松 友彦
東京工業大学
-
葛岡 成晃
和歌山大学システム工学部
-
葛岡 成晃
東京工業大学 理工学研究科 集積システム専攻
-
北洞 賢治
東京工業大学 理工学研究科 集積システム専攻
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