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J-GLOBAL ID:201502211663257413   整理番号:15A1149897

特徴選択問題のための欲張検索とスパース推定の安定性

An Exhaustive Search and Stability of Sparse Estimation for Feature Selection Problem
著者 (6件):
資料名:
巻:号:ページ: 23-30 (WEB ONLY)  発行年: 2015年07月24日 
JST資料番号: U0475A  ISSN: 1882-7780  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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特徴選択問題は,様々な分野で使用されてきた。スパース推定は,計算コストが特徴数の多項式次元であるということに,とりわけ利点がある。しかしながら,それには,データセットが少し変化しただけで,得られた解が変化するという問題がある。本論文の目標は,スパース推定の問題を調査するために,特徴選択問題の汎化誤差を最小化する解決法を徹底的に捜すことである。著者らは,交差検証法を使って,汎化誤差のヒストグラムを得るために,特徴のすべての組み合わせについて汎化誤差を計算する。このヒストグラムを使用することによって,著者らは,無作為推定のための予測誤差のヒストグラムを比較することによって,与えられたデータがバイナリ分類のための情報を含んでいるかどうかを確かめる方法を提案する。そのうえ,著者らは,交換モンテカルロ(EMC)法とマルチ・ヒストグラム法により,汎化誤差のヒストグラムを効率的に計算するために統計的メカニカル方式を提案する。著者らは,顔識別のための関連ニューロンを選択するための特徴選択問題に,提案方法を適用する。(翻訳著者抄録)
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