超矩形による貪欲被覆学習の効率的実装と実データによる性能評価(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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固定された自然数dに対し,軸に平行な有限個のd次元超矩形の和集合で表現される概念クラスが多項式時間PAC学習可能であることはBlumerらにより示されている.証明に用いられたアルゴリズムは,概念に含まれる事例(正例)全体を被覆する超矩形の集合を,貪欲手続きで求めるというものである.本稿では,Blumerらのアルゴリズムの効率的な実装について検討する.また,このアルゴリズムを実際のnクラス識別問題(n≧2)に通用し,同じく超矩形の和集合を用いる確率的サブクラス法との比較を行う.UCI機械学習レポジトリのデータセットを用いた実験では,ほぼ同等の識別性能となりながらも,貪欲な手法によって生成される超矩形の数が確率的サブクラス法のものよりも少なくなり,多くのデータで7割以上の削減がみられた,
- 2010-10-28
著者
-
中村 篤祥
北海道大学大学院情報科学研究科
-
中村 篤祥
Nec C&cメディア研究所
-
中村 篤祥
Rwcp理論nec研究室
-
工藤 峰一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
工藤 峰一
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
Kudo Mineichi
Division Of Systems And Information Engineering Graduate School Of Engineering Hokkaido University
-
工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
-
Kudo Mineichi
The Division Of Systems And Information Engineering Graduate School Of Engineering Hokkaido Univeris
-
大内 康治
北海道大学大学院情報科学研究科
-
工藤 峰一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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