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J-GLOBAL ID：201702291377065255   整理番号：17A0473065

Lassoペナルティを用いたランク付けおよびU過程のためのオラクル不等式【Powered by NICT】

Oracle inequalities for ranking and U-processes with Lasso penalty

著者 (2件)： Rejchel Wojciech (Faculty of Mathematics and Computer Science, Nicolaus Copernicus University, Chopina 12/18, Torun 87-100, Poland) ,  Rejchel Wojciech (Faculty of Mathematics, Informatics and Mechanics, University of Warsaw, Banacha 2, Warsaw 02-097, Poland)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 239  ページ： 214-222  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は高次元設定におけるLassoペナルティを持つU過程の最小化により得られた推定量の性質を調べた。機械学習で一般的であり,ランキング問題に焦点を当てた。観測予測因子に基づいてオブジェクト間の秩序を推測に関係している。を考慮推定量の過剰リスクのためのオラクル不等式と同様に推定器とオラクルの間にはl_1距離θ^ θ*1の結合を証明した。に加えて,著者らは,シミュレートされたデータセット上で推定量の性質を調べた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高次元 ,  *等級づけ ,  推定量 ,  *不等式 ,  機械学習 ,  *ペナルティ
準シソーラス用語： 予測因子 ,  *オラクル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 高次元問題 ,  機械学習 ,  オラクル不等式 ,  ペナルティ付きリスク最小化 ,  スパースモデル ,  U処理

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ペナルティ ,  オラクル ,  不等式