*モデル選択 (model selection) [#z7355775]

モデルの次元数などの違いによってモデルクラスを分ける.
例えば,1次多項式,2次多項式,…k次多項式など.
それぞれのモデルクラスで最尤推定などで推定をしたとき,どのモデルによる推定が一番よいかを決定すること.

> -- しましま

**関連項目 [#rf797c4f]

-[[model selection]]
#br
-[[汎化能力]]
-[[VC次元]]
-[[情報量規準]]
-[[ベイズ因子]]
-[[交差確認]]
-[[尤度比検定]]
-[[バイアス-バリアンス]]
-[[no free lunch定理]]
-[[メタ学習]]
#br
-[[検索: モデル選択]]

** リンク集 [#y92c1ca9]

-[[Wikipedia:Model_selection]]

** 関連文献 [#gb6a4cdd]

-[[下平英寿「モデル選択理論の新展開」統計数理, vol.47, no.1, pp.3-27>http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-47j.html#NO1]]
-[[伊庭幸人「モデル選択とその周辺」情報論的学習理論ワークショップ, 1998>http://www.ism.ac.jp/~iba/jdoc.html]]
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 1.3節,3.4節

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