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タイトル: Improving LogitBoost with Prior Knowledge.
著者: Kanamori, Takafumi
Takenouchi, Takashi
アブストラクト: The purpose of this study is to incorporate prior knowledge into a boosting algorithm. Existing approaches require additional samples that represent the prior knowledge. Moreover, in order to adjust the balance between the information in training samples and the prior knowledge in the data domain, one needs to repeat the boosting algorithm with a different regularization parameter. These properties lead to costly computation. In this paper, we propose a boosting algorithm with prior knowledge that avoids computational issues. In our method, the mixture distribution of the estimator and prior knowledge is considered. We describe numerical experiments showing the effectiveness of our approach.
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: Information Fusion
年月日: 2013年4月15日
出版社: Elsevier
出現コレクション:竹之内 高志

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