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目次

ブースティング 学習アルゴリズムの設計技法

ブースティング 学習アルゴリズムの設計技法 (知能情報科学シリーズ)

  • 金森 敬文(共著)/ 畑埜 晃平(共著)/ 渡辺 治(共著)/ 小川 英光(監修)
  • 第1章 確率的近似学習
    • 1.1 学習の対象:命題論理関数
    • 1.2 学習の目標:確率的近似学習
    • 1.3 確率的近似学習アルゴリズムの例
    • 1.4 確率的近似学習アルゴリズム設計の一指針:オッカムの定理
  • 第2章 ブースティング技法
    • 2.1 ブースティング技法の考え方
    • 2.2 ブースティング技法の適用例
    • 2.3 代表的なブースティング:AdaBoost
    • 2.4 学習アルゴリズムの設計で生じる疑問点
  • 第3章 フィルタリング技法とブースティング
    • 3.1 サンプリングによる弱学習
    • 3.2 フィルタアルゴリズム
    • 3.3 フィルタリングに適したブースティング:MadaBoost
  • 第4章 ブースティングの統計的解釈
    • 4.1 統計的学習の目標
    • 4.2 期待得失にもとづくAdaBoostの導出
    • 4.3 損失関数とブースティング
  • 第5章 誤差の統計モデルとブースティング
    • 5.1 損失関数にもとづく誤差の統計モデル
    • 5.2 ミスラベルに起因する誤差に対するブースティング
  • 第6章 外れ値に強いブースティング
    • 6.1 ロバスト統計からの準備
    • 6.2 もっとも頑健な損失関数
    • 6.3 ソフトマージンによるブースティング
  • 第7章 多値判別のためのブースティング
    • 7.1 多値判別の学習の枠組み
    • 7.2 多値版AdaBoost:AdaBoostMlt
    • 7.3 2値判別の組み合わせによる多値判別
    • 7.4 分布推定のためのブースティング:U‐Boost
  • 第8章 よりよいブースティングを目指して
    • 8.1 自信度を用いたブースティング
    • 8.2 判別値ごとの自信度を用いたブースティング:InfoBoost
    • 8.3 誤判別確率が偏る例:クラスDISJの学習
  • 付録 ブースティングの情報幾何

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