分位点に基づく重み付きデータの情報量推定手法とその応用(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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情報量とは,観測した事象に対する"価値"の尺度である.情報量は非常に基本的な量であり,その推定は統計学,情報理論,機械学習を初め,多くの分野で重要な問題である.本稿では,データの距離に関する分位点に基づき,各点に重みが与えられたデータに対する情報量の推定手法を提案する.提案する情報量の推定量から,重み付きデータのクロスエントロピー及びエントロピーの推定量を導出する.提案した重み付きデータの情報量とクロスエントロピー推定手法を,正例のみからの学習問題と,時系列データの変化点検出問題に応用する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-10-28
著者
-
日野 英逸
(株)日立製作所システム開発研究所
-
日野 英逸
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部
-
三浦 和起
早稲田大学
-
日野 英逸
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
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