バギングを用いた2次元非線形判別曲線の推定
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
2次元データの非線形2群判別における,判別曲線の推定を行う手法として,ニューラルネットワーク法などがある.しかしこれらの手法は推定すべきパラメータが多く必要であり,一般に計算が繁雑である.本研究では,比較的簡単な推定を重ね合わせるバギング法を用いた非線形判別曲線の推定手法,並びに幾つかの数値実験結果について報告する.
- 2009-02-26
著者
関連論文
- ブートストラップ法を用いた分布の裾指数の推定手法の改良(セッション4)
- ブートストラップ法を用いた分布の裾指数の推定手法の改良(セッション4)
- バギングを用いた2次元非線形判別曲線の推定
- MDS法における最適次元の推定
- MDS法における最適次元の推定
- EMアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良(セッション4)
- EMアルゴリズムの混合コーシ分布への応用とその改良(セッション4)
- A canonical random variable for the $q$-deformed moments-cumulants formula (Trends in Infinite Dimensional Analysis and Quantum Probability)
- Graphical representations of the $q$-creation and the $q$-annihilation operators and set partition statistics (Infinite Dimensional Analysis and Quantum Probability Theory)
- On the $q$-deformed Poisson distribution (New Development of Infinite-Dimensional Analysis and Quantum Probability)
- フーリエ変換とベイズモデルおよびトレンドモデルによる時系列データのノイズ除去
- The distributions for linear combinations of a free family of projections and their applications (Hilbert $C^*$-modules and groupoid $C^*$-algebras)
- AN APPLICATION OF THE FREE CONVOLUTION (Development of Infinite-Dimensional Noncommutative Analysis)
- 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
- 自由確率変数の分布関数(応用函数解析の研究)
- 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
- 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
- 都市景観に対する視覚的評価の定量的把握への試み
- 非可換確率空間における半円分布の特徴付け(作用素環における双加群と量子群の研究)
- ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去
- カーネル法によるDP-meansの非線形化
- ヒルベルト-シュミット独立基準に基づくノイズ変数の除去
- カーネル法によるDP-meansの非線形化
- 書評 P.Diaconis:Group Representations in Probability and Statistics
- The $q$-Meixner self-adjoint operators on the $q$-deformed Fock space (Mathematical Studies on Independence and Dependence Structure : A Functional Analytic Point of View)
- ランダム行列と自由キュムラントを用いた時系列データ解析
- 保健指導効果測定(そのII)被保険者群の臨床的許容範囲に基いた状態推移から見たλ値を導入したカイ2乗分析
- 保健指導効果測定(そのI)家族(主婦群)のZ値およびロジスティック回帰分析法による解析
- 保健指導効果測定 そのIII(カイニ乗独立性の検定)
- カーネル法とランダム行列理論によるノイズ変数の除去