文献

J-GLOBAL ID：201202252838727596   整理番号：12A0667821

ROC曲線を局所的に改善するパーセプトロンの学習則

A Perceptron Learning Rule for Improving the ROC Curve

著者 (1件)： 桑原昭之 (筑波大 大学院システム情報工学研究科)
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： 111  号： 483(NC2011 121-190)  ページ： 399-404  発行年： 2012年03月07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： 単層パーセプトロンは線形分離不可能な多量の学習サンプルが与え...

シソーラス用語： *パーセプトロン ,...
準シソーラス用語： ROC曲線 ,...

ログイン（無料）して見る     続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=12A0667821&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=S0532B") }}

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

引用文献 (10件)：

• NILSSON, N. J. Learning Machines. 1965
• PAREKH, R. Comparison of performance of variants of single-layer perceptron algorithms on nonseparable data. Neural, Parallel and Scientific Computation. 2000, 8, 415-438
• KOMORI, O. A boosting method for maximizing the partial area under the ROC curve. BMC Bioinformatics. 2010, 11, 1, 314-317
• ZHAO, P. Online AUC Maximization. Appearing in Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, 2011. 2011
• C. M. ビショップ. パターン認識と機械学習. 2007

タイトルに関連する用語 (3件)： ROC曲線 ,  パーセプトロン ,  学習則