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J-GLOBAL ID：200902242168818551   整理番号：04A0787613

アンサンブル学習-識別器の識別性能向上法および情報統合の数理-

Ensemble Learning-Information Fusion for Improving Classifiers-

著者 (1件)： 上田修功 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 104  号： 291(PRMU2004 76-82)  ページ： 25-32  発行年： 2004年09月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： パターン認識システムでは,汎化性能の高い識別器の設計が重要と...

シソーラス用語： *学習アルゴリズム ,...
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,...

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分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (21件)：

• BREIMAN, L. Bagging predictors. Machine Learning. 1996, 24, 2, 123-140
• DELLA PIETRA, S. Inducing features of random fields. IEEE Trans. Patten Anal. Machine Intell. (PAMI). 1997, 19, 4, 380-393
• DIETTERICH, T. G. Solving multiclass learning problems via error-correcting outputs codes. Journal of Artificial Intelligence Research. 1995, 2, 263-286
• FRIEDMAN, J. On bias, variance, 0/1-loss, and the curse of dimensionality. Data Mining and Knowledge Discovery. 1997, 1, 1, 55-77
• FRIEDMAN, J. Additive logstic regression : statistical view of boosting. Tha Annal. of Statistics. 2000, 38, 2, 337-374

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル学習 ,  識別器 ,  識別 ,  性能向上 ,  情報統合