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J-GLOBAL ID：201702262043735809   整理番号：17A0912419

混合バッグ訓練データからの有価サブセットを選択するBayes回帰【Powered by NICT】

Bayesian regression selecting valuable subset from mixed bag training data

著者 (2件)： Katsuki Takayuki (IBM Research - Tokyo, Japan 103-8510) ,  Inoue Masato (School of Advanced Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan 169-0072)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICPR  ページ： 2580-2585  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,筆者らは訓練データのセットから回帰モデルを学習する問題を取り上げて論じた。集合の各々は,単一ラベルを持ち,セットで訓練データの一つのみが標識を反映している。これは特にラベルはデータの基に結合した場合,時系列データである。ラベルは配列の点に付着しているがむしろ配列の特定の時間窓に付着しなかった。そのようなものとして,時間窓の小部分は,ラベルを反映しているが,時間窓が他の大部分はそれを反映していない。セットの各々における訓練データのラベルに対応する推定のための,変分Bayesを用いたBayesモデリングと後方推論に基づいて回帰モデルを訓練するためのアルゴリズムを設計した。著者らの実験結果は,この手法が人工データセットと実世界データセット上でベースライン手法よりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  基準線 ,  *部分集合 ,  変分法 ,  回帰モデル ,  モデリング
準シソーラス用語： 時間窓 ,  時系列データ ,  *訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： バッグ ,  訓練データ ,  サブセット