2024-03-29T23:30:05Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000509142024-03-29T05:26:34Z01164:04402:04467:04472
帰納的学習アルゴリズムの特性解析Random - Case Analysis of Inductive Learning Algorithmsjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00050914/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=50914&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1998 by the Information Processing Society of Japan神戸大学工学部情報知能工学科神戸大学工学部情報知能工学科神戸大学工学部情報知能工学科衣川, 裕史上原, 邦昭前川, 禎男帰納的学習アルゴリズムの特性解析の手法は,実験による特性解析手法の他に,PAC学習モデルを用いた手法,平均的事例解析手法が提案されている.PAC学習では,ワーストケースの特性解析を行なうため,実際のアルゴリズムの挙動とは大きく異なる場合が多い.また,平均的事例解析はアルゴリズムの様々な学習条件での特性を知ることができるが,モデル化が難しく,また,計算量が大きくなる等の問題がある.本研究では,学習アルゴリズムの解析としてランダムアルゴリズムを用いた特性解析手法(ndom?Case Analys)を提案する.本手法は,ランダムサンプリングによって無作為に抽出した事例のみを用いた解析を行い,解析の自由度を保持しながら計算量の問題を解決した特性解析手法である.In this paper, we present a framework to analyze a behavior of learning algorithms. Most researchers use either experimental or theoretical method to analyze the performance of learning algorithms. However, experimental approaches are not so flexible to analyze various characteristics of learning algorithms. On the other hand, theoretical approach, such as PAC learning, does not deduce real characteristics of learning algorithms. In our framework, called Random-Case Analysis, we adapt the idea of randomized algorithms to integrate both experimental and theoretical approaches. By using of Random-Case Analysis, we can predict various aspects of learning algorithm's behavior and apply our framework to practical learning algorithms, such as ID3 or AQ.AA11135936情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS)19954(1994-ICS-098)19281998-01-182009-06-30