回帰分析に基づいた帰納学習アルゴリズム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1994-10-04
• タイトル: 回帰分析に基づいた帰納学習アルゴリズム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Inductive Learning Algorithm Based on Regression Analysis
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: （株）東芝研究開発センター
• 著者所属: （株）東芝研究開発センター
• 著者所属: （株）東芝研究開発センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research & Development Center, Toshiba Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research & Development Center, Toshiba Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research & Development Center, Toshiba Corporation
• 著者名: 月本, 洋; 下郡, 信宏; 森田, 千絵
• 著者名(英): Hiroshi, Tsukimoto; Nobuhiro, Shimogori; Chie, Morita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では回帰分析に基づく帰納学習アルゴリズムを提示し、C4．5と比較して良好な結果を得たことを述べる。アルゴリズムの概要は、データ（連続属性、離散属性）を2値化し、回帰分析を行ない線形関数（{0，1}^n→{0，1}）を得、この線形関数をプール関数で近似することである。線形関数をプール関数で近似するのは準最尤法であり、回帰分析は最小2乗法であるから、本アルゴリズムはパターン学習の原理で記号学習のアルゴリズムが得られることを意味する。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents an inductive learning algorithm based on regression analysis and shows the algorithm works better than C4.5. The algorithm consists of preprocessing continuous data and discrete data, obtaining linear functions by multiple regression analysis, and approximating the functions by Boolean functions. Since approximating linear functions by Boolean functions is a pseudo maximum likelihood method and regression is the least square method, the algorithm means that an algorithm for symbol learning can be obtained by the principles of pattern learning.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1994, 号 83(1994-ICS-096), p. 11-20, 発行日 1994-10-04
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会