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J-GLOBAL ID：201702225653918006   整理番号：17A0278768

小データからの学習:順序回帰のためのペアワイズアプローチ【Powered by NICT】

Learning from small data: A pairwise approach for ordinal regression

著者 (4件)： Yanzhu Liu (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Block N4, Nanyang Avenue 50, Singapore, 639798) ,  Xiaojie Li (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Block N4, Nanyang Avenue 50, Singapore, 639798) ,  Adams Wai Kin Kong (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Block N4, Nanyang Avenue 50, Singapore, 639798) ,  Chi Keong Goh (Advanced Technology Centre, Rolls-Royce Singapore, 6 Seletar Aerospace Rise, Singapore, 797575)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インスタンスを分類順序カテゴリーに目的とする順序回帰は多くの用途を持っている。教師つき学習問題として,多数のラベル付きデータの正確なモデルを訓練,特にカテゴリーの数が大きい場合に必要である。小さなデータセットからの有効順序分類器の学習困難な作業である。本論文では,順序回帰問題を二値分類問題にし,次いで,バイナリ出力から順序情報を回復するためのフレームワークを提案した。標識例である二値分類器を訓練するためにペア,訓練点の数が二乗,訓練点の欠如を緩和する。変換された二値分類問題は,一対SVM法により解いた。実験結果は,十二の広く用いられているベンチマーク上で,提案した方法が最先端の順序回帰法と比較して有効であることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 教師つき学習 ,  ベンチマーク ,  *学習 ,  学習障害
準シソーラス用語： バイナリー ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  順序回帰