arcing
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開始行:
* arcing [#r0380df4]
//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...
ブースティングと似ているが,サンプリング確率の更新則が異...
ブースティングでは,前段階の分類器で誤分類された事例のサ...
一方,arcing-x\(\alpha\)では,今までに作った分類器分類器...
----
''アルゴリズム arcing-x\(\alpha\)''
- \(D_t(\mathbf{x}_i)\) を均一に初期化.
- 以下の手続きを \(t=1,2,\ldots,T\) について反復
+ 現在の誤分類率分布 \(D_t(\mathbf{x}_i)\) の重み付けを用...
+ データ集合 \(\{\mathbf{x}_i\}\) をこの分類器 \(C_t(x)\)...
事例 \(\mathbf{x}_i\in\{\mathbf{x}_i\}\) を誤分類した,分...
+ 誤分類分布を更新
\[D_{t+1}(\mathbf{x}_i)=(1+n(\mathbf{x}_i)^\alpha)/Z\]
ただし,\(Z\) は正規化定数.
- 最終分類器は \(C_1,\ldots,C_T\) の重みなし投票で行う.
----
ブースティングと同様に,弱分類器は事例を重み付けして学習...
経験的には \(\alpha=4\) を用いており,そのため arcing-x4 ...
過去の分類器全ての誤分類率を考慮することで,ブースティン...
>-- しましま
**関連項目 [#c4b3aa83]
//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...
-[[アンサンブル学習]]
-[[バギング]]
-[[ブースティング]]
-[[バイアス-バリアンス]]
#br
-[[検索:arcing]]
**リンク集 [#qca86b12]
//関連するWWW資源があればリンクしてください.
-[[GoogleScholar:arcing]]
**関連文献 [#l28f5063]
//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~
L.Breiman "Arcing Classifiers" The Annals of Statistics, ...
[[GoogleScholarAll:Arcing Classifiers]]
終了行:
* arcing [#r0380df4]
//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...
ブースティングと似ているが,サンプリング確率の更新則が異...
ブースティングでは,前段階の分類器で誤分類された事例のサ...
一方,arcing-x\(\alpha\)では,今までに作った分類器分類器...
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''アルゴリズム arcing-x\(\alpha\)''
- \(D_t(\mathbf{x}_i)\) を均一に初期化.
- 以下の手続きを \(t=1,2,\ldots,T\) について反復
+ 現在の誤分類率分布 \(D_t(\mathbf{x}_i)\) の重み付けを用...
+ データ集合 \(\{\mathbf{x}_i\}\) をこの分類器 \(C_t(x)\)...
事例 \(\mathbf{x}_i\in\{\mathbf{x}_i\}\) を誤分類した,分...
+ 誤分類分布を更新
\[D_{t+1}(\mathbf{x}_i)=(1+n(\mathbf{x}_i)^\alpha)/Z\]
ただし,\(Z\) は正規化定数.
- 最終分類器は \(C_1,\ldots,C_T\) の重みなし投票で行う.
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ブースティングと同様に,弱分類器は事例を重み付けして学習...
経験的には \(\alpha=4\) を用いており,そのため arcing-x4 ...
過去の分類器全ての誤分類率を考慮することで,ブースティン...
>-- しましま
**関連項目 [#c4b3aa83]
//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...
-[[アンサンブル学習]]
-[[バギング]]
-[[ブースティング]]
-[[バイアス-バリアンス]]
#br
-[[検索:arcing]]
**リンク集 [#qca86b12]
//関連するWWW資源があればリンクしてください.
-[[GoogleScholar:arcing]]
**関連文献 [#l28f5063]
//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~
L.Breiman "Arcing Classifiers" The Annals of Statistics, ...
[[GoogleScholarAll:Arcing Classifiers]]
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