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目的変数が2値,\(n\)個の特徴量も全て2値の場合の逐次学習アルゴリズム

線形関数 \(f=w_1x_1+\cdots+w_nx_n\) について,\(f\gt\theta\) なら 1 に,でなければ 0 に分類する.また,係数\(\alpha\gt 1\) を定める.

単純なアルゴリズムだが,PAC学習の観点から理論的な誤り率の限界,\(\alpha\) に関する収束条件,学習可能な問題のクラスなどが示されていて,この種のアルゴリズムのパイオニアとなった.

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:28