SVMの分割型学習アルゴリズムにおける変数選択について : 共役勾配法に基づく選択法の提案と実験的評価
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概要
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サポートベクトルマシン(SVM)の学習は2次計画問題に帰着される.SVMの学習アルゴリズムとして広く用いられているSMOアルゴリズムやSVM^<light>などの分割法は,それらの2次計画問題の効率的な反復解法であり,各ステップにおいて,1)全変数の中から少数の変数を選択する,2)選択された変数に関する2次計画問題を解く,という二つの操作を行う.本稿では,共役勾配法に基づく新しい変数選択法を提案し,パターン識別問題および回帰問題のベンチマークデータを用いてその有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-07
著者
-
竹内 純一
九州大学大学院システム情報科学府
-
高橋 規一
九州大学大学院情報工学部門
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門
-
川添 裕介
九州大学大学院システム情報科学府
-
蔵之下 正志
九州大学大学院システム情報科学府
-
竹内 純一
九州大学大学院システム情報学府:財団法人九州先端科学技術研究所
-
高橋 規一
九大 大学院システム情報科学研究院
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
蔵之下 正志
九州大学大学院システム情報科学府:(現)富士フィルム株式会社
-
高橋 規一
九州先端科学技術研究所
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