帰納的学習アルゴリズムの特性解析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1998-01-18
• タイトル: 帰納的学習アルゴリズムの特性解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Random - Case Analysis of Inductive Learning Algorithms
• 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: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and Systems Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and Systems Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and Systems Engineering, Kobe University
• 著者名: 衣川, 裕史; 上原, 邦昭; 前川, 禎男
• 著者名(英): Hironobu, Kinugawa; Kuniaki, Uehara; Sadao, Maekawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 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 1995, 号 4(1994-ICS-098), p. 19-28, 発行日 1998-01-18
• 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