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タイトル: Information geometry of U-Boost and Bregman divergence.
著者: Murata, Noboru
Takenouchi, Takashi
Kanamori, Takafumi
Eguchi, Shinto
アブストラクト: ブースティングアルゴリズムの導出をブレグマン擬距離の逐次最小化問題として定式化し, アダブーストを一般化したU-ブーストを提案した.U-ブーストの中で,最適な判別ルールに対して一致性のあるクラスと,それに対応する統計モデルの関係を導き,推定量の効率,ロバスト性等の統計的性質を明らかにした.アルゴリズムの情報幾何的な描像を明らかにしたことで,過学習などのブースティングアルゴリズムの性質についての直感的な解釈が可能となった.
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Neural Computation
巻: 16
開始ページ: 1437
終了ページ: 1481
年月日: 2004年
出版社: MIT Press
出現コレクション:竹之内 高志

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