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J-GLOBAL ID：201702285933380537   整理番号：17A1913640

正例とラベルなしデータからの学習に基づく半教師付きAUC最適化

Semi-Supervised AUC Optimization based on Positive-Unlabeled Learning

著者 (6件)： SAKAI Tomoya (Univ. Tokyo) ,  NIU Gang (Univ. Tokyo) ,  SUGIYAMA Masashi (Univ. Tokyo) ,  SAKAI Tomoya (RIKEN) ,  NIU Gang (RIKEN) ,  SUGIYAMA Masashi (RIKEN)
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： 117  号： 293(IBISML2017 35-89)  ページ： 39-46  発行年： 2017年11月02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： 英語 (EN)

シソーラス用語： 特性 ,  *データ ,  サンプルの大きさ ,  *自動分類 ,  *最適化 ,  機械学習 ,  制約条件 ,  学習 ,  数学的性質 ,  理論
準シソーラス用語： *ラベルなしデータ ,  仮定 ,  受信者動作特性 ,  正値性 ,  半教師つき学習 ,  *半教師付き分類 ,  不均衡データ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (29件)：

• J. A. Hanley and B. J. McNeil. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 143(1): 29-36, 1982.
• C. Cortes and M. Mohri. AUC optimization vs. error rate minimization. In NIPS, pages 313-320, 2004.
• A. Herschtal and B. Raskutti. Optimising area under the ROC curve using gradient descent. In ICML, 2004.
• P. Zhao, R. Jin, T. Yang, and S. C. Hoi. Online AUC maximization. In ICML, pages 233-240, 2011.
• A. Rakhlin, O. Shamir, and K. Sridharan. Making gradient descent optimal for strongly convex stochastic optimization. In ICML, pages 449-456, 2012.

タイトルに関連する用語 (5件)： ラベルなしデータ ,  学習 ,  教師 ,  AUC ,  最適化