符号化ダイバージェンスによる2つの集合の異なり具合の定量化(一般講演(符号化・モデル選択,機械学習とその応用)
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概要
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実数値データの離散化とそれらのデータを説明するモデルの学習という,知識発見における2つの主要なプロセスを統合した現代的な基礎理論の構築を目指す.実験や観測によって獲得された実数値データをネットワーク上で配布するためには,必ず離散化してデジタル形式に変換しなければならない.しかし,多くの知識発見手法は離散化に注目せず,アナログデータとデジタルデータの間のギャップを無視している.このギャップを埋めるため,計算論的学習理論を用いて離散化と知識発見を統合し,2つの集合間の異なり具合の新しい評価尺度として符号化ダイバージェンスを提案する.符号化ダイバージェンスを用いた分類器を構築し,実験でその頑健性を示す.
- 2010-06-07
著者
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