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J-GLOBAL ID:201002292220303415   整理番号:10A0507799

距離計量学習とパタン分類のための凸最適化

Convex Optimizations for Distance Metric Learning and Pattern Classification
著者 (3件):
資料名:
巻: 27  号:ページ: 146-150,158  発行年: 2010年05月 
JST資料番号: H0928A  ISSN: 1053-5888  CODEN: ISPRE6  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 解説  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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データが多次元ベクトル空間中の点として表現されているときに非類似性の尺度として通常はユークリッド距離を用いるが,必ずしも信頼できる判定が得られるわけではない。簡単で有効な方法はユークリッド距離の代りにマハラノビス距離を用いるものである。これは擬距離であって距離(x,z)=0のときx=zを意味しない。ここでは分類の良く知られたモデルにおける距離計量学習の問題についてのべ,凸計画法による最適化計算の方法を示す。非パラメトリック及びパラメトリック分類モデルに対して距離計量学習のための凸最適化法を導く。k-最近傍分類の精度を改善するための距離計量学習法,及び多変量ガウシアン分布によるモデル化についてのべる。
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分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  数理計画法 
タイトルに関連する用語 (3件):
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