ブートストラップ (bootstrap)†

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ブートストラップサンプリング†

サンプル集合 \(X=\{x_i\}^N\) から，重複を許してサンプリングして新たなサンプル集合 X' を作る方法

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ブートストラップ法†

与えられたサンプル集合 X を用いて，学習器の汎化 e* を推定する方法

  1. \(i = 1,\ldots,m\) について以下の値を計算
    • X からブートストラップサンプリング でサンプル集合 X'i を生成
    • 訓練集合に X'i を，テスト集合に X を使って推定したエラーを \(e_i\)
    • 訓練集合に X'i を，テスト集合に X'i を使って推定したエラーを \(\hat{e}_i\)
    • 汎化誤差と経験誤差の差 \(R_i=e_i-\hat{e}_i\) を計算
  2. 訓練集合に X を，テスト集合に X を使って推定したエラーを \(e\)
    汎化誤差の推定値は \(e + \frac{1}{n}\sum_i^n R_i\) になる．

-- とおりすがり 上記数式のnは正しくはmではないでしょうか？

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自然言語処理でのブートストラップ†

自然言語処理の分野では，少数のデータに付けられたラベルに基づいて，他のラベルなしデータを分類する．そして，分類結果をも訓練ラベルとして扱い分類器を再学習する．この手続きを繰り返す手法．

-- しましま

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関連項目†

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リンク集†

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関連文献†

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Last-modified: 2014-08-25 (月) 01:48:12