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J-GLOBAL ID：201902287574208587   整理番号：19A1898447

予測問題における二次誘導【JST・京大機械翻訳】

Second-order induction in prediction problems

著者 (3件)： Argenziano Rossella (Department of Economics, University of Essex, Colchester CO4 3SQ, United Kingdom) ,  Gilboa Itzhak (Economics and Decision Sciences Department, Ecole des Hautes Etudes Commerciales de Paris, 78351 Jouy-en-Josas Cedex, France) ,  Gilboa Itzhak (Berglas School of Economics, Tel-Aviv University, Tel Aviv 6997801, Israel)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 116  号： 21  ページ： 10323-10328  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： エージェントは類似の過去の事例に基づいて予測を行い,一方,類似性を判断する際に様々な属性の相対的重要性を学習する。著者らは,得られた「経験的に最適な類似性関数」(EOSF)がユニークで,それを見つけることが容易であるかどうかを調べた。多くの観測と少数の関連変数により,一意性が保持されることを示した。対照的に,観測に関する多くの変数があるとき,非一意性は規則であり,EOSFを発見することは計算的に困難である。結果は,同じ観測にアクセスする合理的なエージェントが,異なる確率論的信念を持つ可能性がある同じ予測と条件に収束する可能性がある条件を提供すると解釈される。Copyright 2019 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  学習 ,  エージェント ,  確率論 ,  *予測 ,  非一意性 ,  一意性

著者キーワード (5件)： 信念形成 ,  経験的に最適な類似関数 ,  学習 ,  カーネル推定 ,  一般化文脈モデル

分類 (3件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  心理学一般  (AE01000T)

タイトルに関連する用語 (1件)： 予測