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J-GLOBAL ID：200902183210656137   整理番号：99A0794615

計算学習理論の進展と応用可能性 ブースティング入門

Recent Developments in the Theory and Applications of Machine Learning. A Short Introduction to Boosting.

著者 (2件)： FREUND Y (AT & T Labs., NJ, USA) ,  SCHAPIRE R (AT & T Labs., NJ, USA)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 14  号： 5  ページ： 771-780  発行年： 1999年09月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ブースティングはPAC(Probably Approxima...

シソーラス用語： *PAC学習 ,...
準シソーラス用語： ブースティング ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (47件)：

• ABNEY, Steven. Bosting applied to tagging and PP attachment. Proceedinds of the Joint SIGDAT Conference on Empirical Methods in Matural Language Processing and Very Large Corpora. 1999
• BARTLETT, L. Peter. The sample complexity of pattern classification with neural networks:the size ofthe weights is more important than the saize of the network. IEEE Transactions on Information Theory. 1998, 44, 2, 525-536
• BAUER, Eric. An empircal comparison of voting classification algorithms:Bagging, boosting, and variants. Machine Learning to appear
• BAUM, B. Eric. What size net gives valid generalization?. natural Conputation. 1989, 1, 1, 151-160
• BLUMER, Anselm. Learnability and the Vapnik-Chervonenkis dimension. Journal of the Association for Computing Machinery. 1989, 36, 4, 929-965

タイトルに関連する用語 (5件)： 計算学習理論 ,  進展 ,  応用 ,  可能性 ,  ブースティング