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* Winnow [#yf8c539d]
//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名...
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...
線形関数 \(f=w_1x_1+\cdots+w_nx_n\) について,\(f\gt\thet...
- 新たな事例,すなわち,長さ\(n\)の2値ベクトルと2値の目的...
-- 正しく分類されたなら,重みはそのまま
-- 誤分類された場合は
--- 事例のクラスが1のとき,特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が ...
--- 事例のクラスが0のとき,特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が ...
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...
> -- しましま
** 関連項目 [#j17b7ac7]
//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[クラス分類]]
-[[逐次学習]]
-[[データストリーム]]
-[[PAC学習]]
#br
-[[検索:Winnow]]
** リンク集 [#zd7c4952]
//関連するWWW資源があればリンクしてください.
** 関連文献 [#gde910fd]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.
-基本文献~
N.Littlestone "Learning Quickly When Irrelevant Attribute...
[[GoogleScholarAll:Learning Quickly When Irrelevant Attri...
-[[Book/Data Mining - Practical Machine Learning Tools an...
-[[Book/Pattern Classification]] 5.5.3節
終了行:
* Winnow [#yf8c539d]
//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名...
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...
線形関数 \(f=w_1x_1+\cdots+w_nx_n\) について,\(f\gt\thet...
- 新たな事例,すなわち,長さ\(n\)の2値ベクトルと2値の目的...
-- 正しく分類されたなら,重みはそのまま
-- 誤分類された場合は
--- 事例のクラスが1のとき,特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が ...
--- 事例のクラスが0のとき,特徴ベクトルの要素 \(x_i\) が ...
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...
> -- しましま
** 関連項目 [#j17b7ac7]
//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[クラス分類]]
-[[逐次学習]]
-[[データストリーム]]
-[[PAC学習]]
#br
-[[検索:Winnow]]
** リンク集 [#zd7c4952]
//関連するWWW資源があればリンクしてください.
** 関連文献 [#gde910fd]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.
-基本文献~
N.Littlestone "Learning Quickly When Irrelevant Attribute...
[[GoogleScholarAll:Learning Quickly When Irrelevant Attri...
-[[Book/Data Mining - Practical Machine Learning Tools an...
-[[Book/Pattern Classification]] 5.5.3節
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