margin assumptionの下での分類器の誤り率の評価について(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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統計的学習理論において、分類器の誤り率がサンプル数nに応じてどのくらいの速さで最適なものに近づくかを理論的に評価することは、SVMなどの性能を評価し、扱っている分類問題の難しさを判断する上で非常に重要になる。Tsybakovは雑音に関する条件(margin assumption)の下での最適なレート(最大n^<-1>まで)を与えた。またAudibertとTsybakovはmargin assumptionと回帰関数の滑らかさに関する仮定の下、n^<-1>よりも速い最適なレートを与えた。本発表ではこれらの結果について調査、紹介し、多値分類問題への一般化と分布に関する若干の一般化を与える。最後に今後の課題について述べる。
- 2010-08-29
著者
-
鈴木 譲
大阪大学大学院理学研究科
-
鈴木 譲
大阪大学理学研究科数学教室
-
綾野 孝則
大阪大学理学研究科
-
鈴木 譲
大阪大学理学研究科数学専攻
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綾野 孝則
大阪大学理学研究科数学専攻
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綾野 孝則
大阪大学大学院理学研究科数学専攻
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